SKILLEMALL.ai

AC jiaopei-operator

Универсальный помощник по управлению учебными заведениями. Предоставляет полный рабочий процесс управления учебным заведением от выбора места и открытия, разработки курсов, привлечения учеников, общения с родителями и учениками, продления контрактов до финансового анализа. Активируется, когда пользователь упоминает ключевые слова, такие как "управление учебным заведением", "учебное заведение", "образовательный стартап", "план набора", "разработка курсов", "продление контрактов", "общение с родителями и учениками", "маркетинг учебного заведения", "финансы учебного заведения", "управление учебным заведением". Подходит для всех этапов операционной деятельности основателей и директоров учебных заведений K12, художественных, профессиональных навыков, дополнительного образования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«教培机构全能运营助手。提供从选址开店、课程设计、招生获客、家校沟通、续费转化到财务分析的完整教培机构运营工作流。 当用户提到"教培运营"、"…»

教培机构全能运营助手。提供从选址开店、课程设计、招生获客、家校沟通、续费转化到财务分析的完整教培机构运营工作流。 当用户提到"教培运营"、"培训机构"、"教育创业"、"招生方案"、"课程设计"、"续费转化"、"家校沟通"、"教培营销"、"教培财务"、"教培管理"等关键词时触发。 适用于K12培训、艺术培训、职业技能培训、素质教育等各类教培机构创始人、校长的全流程运营场景。

ClawHub Agent Skills автор: katherine0325 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 950 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Универсальный помощник по управлению учебными заведениями.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 950 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 187 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a Chinese-language education-business operations guide with templates and no code execution, credentials, persistence, or hidden behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июн. 2026 г.