SKILLEMALL.ai

BF exam-prep-pro

Интеллектуальный набор инструментов для подготовки к профессиональным экзаменам. Используйте этот навык, когда пользователь упоминает подготовку, экзамены, решение тестов, повторение, государственную службу, юридические экзамены, CPA, сертифицированного бухгалтера, квалификацию учителя, строителя, вступительные экзамены в аспирантуру, профессиональную квалификацию, планирование экзаменов, учебный план, частые экзаменационные точки, неправильные ответы, интенсивную подготовку, пробные тесты или любые другие запросы, связанные с подготовкой к профессиональным экзаменам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«职业考试智能备考工具包。当用户提到备考、考试、刷题、复习、公务员、法考、CPA、注册会计师、教师资格、建造师、考研、职业资格、考试规划、学习…»

职业考试智能备考工具包。当用户提到备考、考试、刷题、复习、公务员、法考、CPA、注册会计师、教师资格、建造师、考研、职业资格、考试规划、学习计划、高频考点、错题、冲刺、模拟题等任何与职业考试备考相关的需求时使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: MCHeisenberg v1.4.0 MIT-0 15 файлов тело ≈ 842 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 30 ч назад

Интеллектуальный набор инструментов для подготовки к профессиональным экзаменам.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/{exam_code}_syllabus.md, references/{exam_code}_highfreq.md

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/{exam_code}_syllabus.md, references/{exam_code}_highfreq.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  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: 15. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/{exam_code}_syllabus.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/{exam_code}_highfreq.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/{exam_code}_syllabus.md, references/{exam_code}_highfreq.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/{exam_code}_syllabus.md, references/{exam_code}_highfreq.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 48
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 842 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 109: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 11)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This exam-prep skill provides study help, but it also asks for off-platform payment and stores activation codes locally, so users should review it before installing.
LLM: suspicious (high) · 2 июл. 2026 г.