SKILLEMALL.ai

AC ai-question

Создавайте или форматируйте банки экзаменационных вопросов в Excel из загруженных материалов с помощью диалоговой модели и запускайте или останавливайте службу QuizAI для прохождения тестов. Используйте, когда пользователь просит создать банк вопросов, нормализовать банк вопросов, форматировать банк вопросов, экзаменационные вопросы, ai-question, generate-question-bank, normalize-question-bank, start-question-service, stop-question-service, загрузить материалы для создания вопросов, создать вопросы с помощью модели, или когда требуется запустить/остановить службу Python этого проекта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过对话框模型从上传资料生成或规范考试题库 Excel,并启动或停止 QuizAI 刷题服务。Use when the user asks…»

通过对话框模型从上传资料生成或规范考试题库 Excel,并启动或停止 QuizAI 刷题服务。Use when the user asks to 生成题库、规范题库、格式化题库、考试题目、ai-question、generate-question-bank、normalize-question-bank、start-question-service、stop-question-service、上传资料出题、模型出题,或需要启动/停止本项目 Python 服务。

ClawHub Agent Skills автор: lewis828 v1.1.1 MIT-0 13 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 142 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создавайте или форматируйте банки экзаменационных вопросов в Excel из загруженных материалов с помощью диалоговой модели и запускайте или останавливайте…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторДанные и аналитикаОбучениеИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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

    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: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1142 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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 232 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)
    • +3Все 8 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mostly a legitimate quiz-generation helper, but its service scripts can change the machine or stop unrelated local processes without a clear enough consent boundary.
    LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.