SKILLEMALL.ai

AB matlab-simulation-optimizer

Аудит и оптимизация программ симуляции MATLAB в соответствии с соответствующей научной статьей или спецификацией. Используйте, когда Codex необходимо сравнить локальный исходный код симуляции MATLAB с статьей, проверить модель системы, точность алгоритма, параметры, условия итерации и остановки, метрики и эксперименты, напрямую улучшить исходный код для корректности и времени выполнения, сохраняя при этом логику алгоритма и параметры, предписанные статьей, и сгенерировать документ с кратким описанием изменений на китайском языке.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit and optimize MATLAB simulation programs against a corresponding…»

Audit and optimize MATLAB simulation programs against a corresponding academic paper or specification. Use when Codex needs to compare local MATLAB simulation source code with a paper, verify the system model, algorithm fidelity, parameters, iteration and stopping conditions, metrics, and experiments, directly improve the source code for correctness and runtime while preserving paper-mandated algorithm logic and parameters, and generate a Chinese modification summary document.

ClawHub Agent Skills автор: orbisz v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 444 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 25 ч назад

Аудит и оптимизация программ симуляции MATLAB в соответствии с соответствующей научной статьей или спецификацией.

Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: согласованность, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторРазработкаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
76/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 26): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 76/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (matlab-simulation-optimizer) не совпадает с папкой (matlab-simulation-optimizer-skill)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 52
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2444 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 481 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill mostly does the MATLAB optimization it advertises, but it also tells the agent to keep persistent diary notes and propose changes to the skill itself, which goes beyond a normal user task.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.