SKILLEMALL.ai

CD training-handbook-builder

Генератор профессиональных учебных пособий с поддержкой ИИ. Используется для автоматического создания профессиональных пособий Word для обучения в вузах/государственных и корпоративных структурах, включая обложку, автоматическое оглавление, нумерацию страниц, цветные таблицы, блоки с важными замечаниями, аннотации с практическими примерами и другие элементы профессионального форматирования. Используйте этот навык, когда пользователю необходимо создать профессиональные документы, такие как учебные пособия, учебные материалы, руководства по эксплуатации, технические документы, которые предназначены для печати. Ключевые слова: учебное пособие, учебный материал, руководство по эксплуатации, создание пособия, handbook, training manual, технический документ, руководство, рабочее пособие, пособие для печати.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI赋能培训手册生成器。用于自动生成面向高校/政企培训的专业Word手册,包含封面、自动目录、页码、彩色表格、重点提示框、实践案例标注等专业…»

AI赋能培训手册生成器。用于自动生成面向高校/政企培训的专业Word手册,包含封面、自动目录、页码、彩色表格、重点提示框、实践案例标注等专业排版元素。当用户需要制作培训手册、培训教材、操作指南、白皮书等需要打印印制的专业文档时使用此技能。触发关键词:培训手册、培训教材、操作指南、手册生成、handbook、training manual、白皮书、指导手册、工作手册、印发手册。

ClawHub Agent Skills автор: 刘文琦 v1.0.1 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 710 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 8 дн назад

Генератор профессиональных учебных пособий с поддержкой ИИ.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникWordРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 45
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 710 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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 189 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill appears to be a coherent training-handbook document generator with no evidence of malware, exfiltration, destructive actions, or hidden privilege use.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.