SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC comsol-opto-simulation

Автоматизируйте нейтральные к теме симуляции COMSOL Multiphysics в области оптики, полупроводников, теплотехники и связанных оптоэлектронных процессов с помощью Python/mph. Используйте, когда пользователю требуется обнаружение среды COMSOL, настройка проекта, перебор параметров, диагностика решателя или постобработка симуляции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automate topic-neutral COMSOL Multiphysics optical, semiconductor, the…»

Automate topic-neutral COMSOL Multiphysics optical, semiconductor, thermal, and coupled optoelectronic simulations through Python/mph. Use when a user needs COMSOL environment discovery, project configuration, parameter sweeps, solver diagnostics, or simulation post-processing.

ClawHub Agent Skills автор: leima-max v1.0.0 MIT-0 80 файлов тело ≈ 1 032 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 18 ч назад

Автоматизируйте нейтральные к теме симуляции COMSOL Multiphysics в области оптики, полупроводников, теплотехники и связанных оптоэлектронных процессов с…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 7

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 7
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/extract_detector_metrics_v2.py:515
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      J_da…_m2 = config.get("dark…_m2", 1.0)
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/extract_detector_metrics_v2.py:527
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "dark…cm2": J_da…cm2,
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/extract_detector_metrics.py:158
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      J_da…_m2 = config.get("dark…_m2", 1.0)
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/extract_detector_metrics.py:176
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "dark…cm2": J_da…cm2,
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/extract_detector_metrics.py:267
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      d["dark…cm2"],
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/run_parameter_sweep.py:274
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "dark…_m2": case_config.get("dark…_m2", 1.0),
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token templates/config_extract.json:7
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "dark…_m2": "<CONFIGURE_DARK_CURRENT_DENSITY_IF_RELEVANT>",
      в кавычках

    Просканировано файлов: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 44, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1032 токенов

    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
    • -351 из 58 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 278 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 11)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mostly coherent COMSOL automation, but it includes diagnostic and repair scripts that can overwrite simulation models without clear confirmation or backup.
    LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.