SKILLEMALL.ai

CC xiaozhi-chemistry-micro-visualizer

Объясняет с помощью модельных частиц, что происходит за химическими явлениями: молекулы, атомы, ионы, сущность химических превращений, сохранение массы, растворение; в старшей школе распространяется на обязательные и избирательно-обязательные курсы (структура атома и химическая связь, энергия в реакциях, динамическая сущность равновесия, ионизация и гидролиз, пространственная структура молекул и кристаллы, структура органических веществ). Примеры триггерных фраз: "Почему происходит тепловое расширение и сжатие" "Чем химические и физические изменения отличаются на микроуровне" "Почему масса сохраняется до и после реакции" "Куда деваются соли, растворенные в воде" "Почему кислоты имеют схожие свойства". Не активируется: задачи с конкретными данными для расчета (перенаправлять к тренеру по решению химических задач), как писать химические формулы или уравнения (перенаправлять к тренеру по химической терминологии и уравнениям), как проводить эксперименты (перенаправлять к тренеру по химическим экспериментам и исследованиям). Определение предмета: химические вопросы о "почему на уровне частиц" относятся к этому НАВЫКУ; физические концепции, такие как сила, электричество, свет, перенаправлять к тренеру по интуитивному пониманию физических концепций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用粒子图景讲清化学现象背后发生了什么:分子、原子、离子,化学变化的本质,质量守恒,溶解;高中延伸到必修与选择性必修(原子结构与化学键、反应中…»

用粒子图景讲清化学现象背后发生了什么:分子、原子、离子,化学变化的本质,质量守恒,溶解;高中延伸到必修与选择性必修(原子结构与化学键、反应中的能量、平衡的动态本质、电离与水解、分子的空间结构与晶体、有机物的结构)。触发语示例:"为什么热胀冷缩""化学变化和物理变化在微观上有什么不同""为什么反应前后质量守恒""盐溶在水里去哪了""酸为什么都有相似的性质"。不触发:带具体数据要算的题(转化学解题教练)、化学式或方程式怎么写(转化学用语与方程式教练)、实验怎么做(转化学实验探究教练)。学科判别:问的是"粒子层面为什么"的化学问题归本 SKILL;问的是力、电、光等物理概念转物理概念直觉器。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.11.1 MIT-0 15 файлов тело ≈ 1 202 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Объясняет с помощью модельных частиц, что происходит за химическими явлениями: молекулы, атомы, ионы, сущность химических превращений, сохранение массы…

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 Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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-long-hermes description 296 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "grade_bands"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "depends_on"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"

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: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1202 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 296 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a Chinese-language chemistry tutoring skill with disclosed safety and privacy boundaries, and I found no hidden code, persistence, or data exfiltration behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 окт. 2026 г.