SKILLEMALL.ai

AC masterclass-builder

Создание персонализированных многодневных мастер-классов по любой теме. Активируется по фразам «научи меня [тема]», «создай мастер-класс по [тема]», «я хочу изучить [тема]», «следующий урок», «урок [N]», «мои курсы», «прогресс курса» или «продолжить [курс]». Разрабатывает индивидуальные учебные программы, генерирует подробные ежедневные уроки с упражнениями, отслеживает прогресс и адаптирует сложность — как личный репетитор, который создает курс специально для вас.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create personalized multi-day masterclasses on any topic. Triggers on…»

Create personalized multi-day masterclasses on any topic. Triggers on "teach me [topic]", "create a masterclass on [topic]", "I want to learn [topic]", "next lesson", "lesson [N]", "my courses", "course progress", or "resume [course]". Designs custom curricula, generates rich daily lessons with exercises, tracks progress, and adapts difficulty — like having a personal tutor who builds a course just for you.

ClawHub Agent Skills автор: Nollio v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 882 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создание персонализированных многодневных мастер-классов по любой теме.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ГенераторОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (masterclass-builder) не совпадает с папкой (normieclaw-masterclass-builder)
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 85Шаги. Шагов: 77, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2882 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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

  • +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
  • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 410 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This tutoring skill stores course lessons and progress locally, which matches its stated purpose and shows no hidden or harmful behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.