SKILLEMALL.ai

AB bilimclass

Доступ к школьной платформе BilimClass (Казахстан) для получения расписания, домашних заданий, оценок и дневника через API. Активируется по запросам: расписание/raspisanie/расписание, домашнее задание/domashka/домашка/домашнее задание, оценки/ocenki/оценки, дневник/dnevnik/дневник, какие уроки завтра/сегодня, четвертные оценки, годовые оценки, и любые школьные запросы для казахстанских студентов. НЕ для общего образования или платформ, не относящихся к BilimClass.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Access BilimClass school platform (Kazakhstan) for schedule, homework,…»

Access BilimClass school platform (Kazakhstan) for schedule, homework, grades, and diary via API. Triggers on schedule/raspisanie/расписание, homework/domashka/домашка/домашнее задание, grades/ocenki/оценки, diary/dnevnik/дневник, какие уроки завтра/сегодня, четвертные оценки, годовые оценки, and any school-related queries for Kazakhstan students. NOT for general education or non-BilimClass platforms.

ClawHub Agent Skills автор: podberezovk v1.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 094 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Доступ к школьной платформе BilimClass (Казахстан) для получения расписания, домашних заданий, оценок и дневника через API.

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ИнтеграцияИнфраструктураЛичная продуктивностьОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 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 69/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 42
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1094 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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 404 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to be a real BilimClass helper, but it handles long-lived school account tokens and has broad auto-triggering that users should review carefully.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.