SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DF mplus-report-insight

(описание отсутствует)

ClawHub Agent Skills автор: lz0311-zhen v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 668 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 8 дн назад

你是否每次打开 Mplus 的 .out 文件都要用肉眼找 χ²、CFI、RMSEA？ 是否手动将一堆数字复制到 Excel 里制图，只为给导师看模型拟合好不好？ 这个助手能自动完成这些机械工作，并为你生成符合 APA 7 标准的完整分析报告。 上传 Mplus 的 .out 文本文件，自动执行：

Как процесс F 33/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/main.py, scripts/validate.py, scripts/utils.sh

ПроцедураДанные и аналитикатип 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
D
60/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
0
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/main.py, scripts/validate.py, scripts/utils.sh
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
  2. 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка frontmatter SKILL.md: no YAML frontmatter block found
  • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
  • ошибка description-missing SKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/main.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/validate.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/utils.sh
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/background.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/operating-rules.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/examples.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/schema.json

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/main.py, scripts/validate.py, scripts/utils.sh
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 7 файла(ов): scripts/main.py, scripts/validate.py, scripts/utils.sh
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 33
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 668 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)
  • +3Длина description 0: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 0.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local Mplus report-generation skill with no bundled executable code, persistence, credential access, or hidden data movement evident in the artifact.
LLM: benign (high) · 16 сент. 2026 г.