SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC skill-contest-prep

Комплексный AI-помощник для подготовки к профессиональным конкурсам. Охватывает четыре основных модуля: генерация направлений проектов перед конкурсом, планирование структуры PPT, постановка сценариев презентаций, разработка плана тренировок. Активируется, когда пользователь упоминает ключевые слова, такие как конкурс профессиональных навыков, подготовка к конкурсу, подготовка к участию, план тренировок, защита PPT, сценарий презентации, руководство по конкурсу, отбор участников и т. д. Применим к различным категориям конкурсов, таким как применение искусственного интеллекта, дизайн цифрового искусства, разработка программного обеспечения, промышленный интернет вещей, интеллектуальное производство, операционная деятельность в электронной коммерции, а также к комплексным конкурсам, таким как инновационные конкурсы, Challenge Cup и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向职业院校技能大赛的全流程备赛AI助手。覆盖赛前项目方向生成、PPT大纲策划、 展示剧本编排、训练计划制定四大模块。当用户提到技能大赛、备…»

面向职业院校技能大赛的全流程备赛AI助手。覆盖赛前项目方向生成、PPT大纲策划、 展示剧本编排、训练计划制定四大模块。当用户提到技能大赛、备赛、参赛准备、 训练计划、PPT答辩、展示剧本、竞赛指导、选拔选手等关键词时触发。 适用于人工智能应用、数字艺术设计、软件开发、工业互联网、智能制造、 电商运营等各类赛项，以及双创竞赛、挑战杯等综合类赛事。

ClawHub Agent Skills автор: PC1335 v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 293 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Комплексный AI-помощник для подготовки к профессиональным конкурсам.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип 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
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/call-dify-workflow.md:37
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    | 01 | 技能大赛_01_项目方向生成 | app-…Rod |
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/call-dify-workflow.md:38
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    | 02 | 技能大赛_02_PPT大纲生成 | app-…djZ |
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/call-dify-workflow.md:39
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    | 03 | 技能大赛_03_展示剧本生成 | app-…YSS |
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/call-dify-workflow.md:40
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    | 04 | 技能大赛_04_知识点训练计划生成 | app-…sho |

Просканировано файлов: 7. 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 "trigger_keywords"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 65
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1293 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
  • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 173 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent contest-prep assistant, but it includes exposed Dify API keys and sends contest/team data to an external HTTP endpoint.
LLM: suspicious (high) · 28 июл. 2026 г.