SKILLEMALL.ai

CD tech-to-skill

Преобразует технический длинный контент (инженерные заметки, статьи, проектные документы) в вызываемые агентом skills с индексацией доказательств и временным отслеживанием. Используйте, когда пользователь хочет преобразовать техническую статью, документ или проектную документацию в повторно используемые skills, сохраняющие инженерные детали и прослеживаемость к источнику.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Distills technical long-form content (engineering notes, papers, proje…»

Distills technical long-form content (engineering notes, papers, project docs) into agent-callable skills with evidence indexing and temporal tracking. Use when the user wants to convert a technical article, paper, or project documentation into reusable skills that preserve engineering detail and traceability to source.

ClawHub Agent Skills автор: Zhihao Wang v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 488 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Преобразует технический длинный контент (инженерные заметки, статьи, проектные документы) в вызываемые агентом skills с индексацией доказательств и временным…

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: sub-skills/longform-to-skill/SKILL.md, sub-skills/paper-to-skill/SKILL.md, sub-skills/project-docs-to-skill/SKILL.md

ПроцедураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: sub-skills/longform-to-skill/SKILL.md, sub-skills/paper-to-skill/SKILL.md, sub-skills/project-docs-to-skill/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 missing-ref ссылка на отсутствующий файл: sub-skills/longform-to-skill/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: sub-skills/paper-to-skill/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: sub-skills/project-docs-to-skill/SKILL.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: sub-skills/longform-to-skill/SKILL.md, sub-skills/paper-to-skill/SKILL.md, sub-skills/project-docs-to-skill/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): sub-skills/longform-to-skill/SKILL.md, sub-skills/paper-to-skill/SKILL.md, sub-skills/project-docs-to-skill/SKILL.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 32, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1488 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 321 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a transparent document-processing workflow that turns user-provided technical material into local skill files with source references.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.