SKILLEMALL.ai

AC oua-intelligence-test

OUA (OpenClaw Unified Assessment) v1.0 — комплексная интеллектуальная система оценки ИИ. Объединяет OIT (тест на потолок IQ по 8 измерениям) и LLI (тест на инженерный минимум по 2 измерениям), всего 10 основных измерений для всесторонней оценки возможностей ИИ. Охватывает понимание языка, логическое мышление, знание предметной области, генерацию кода, творческие способности, память контекста, использование инструментов, безопасность и этику, инженерную реализацию, системную надежность. Поддерживает интерактивную оценку и генерацию визуализированных отчетов в HTML (с радарной диаграммой + квадрантным анализом). Триггерные фразы: OUA тест, AI全能评估, 智商天花板, 工程地板, 10维度AI评测, AI能力边界测试, openclaw unified assessment, 小龙虾综合测评, openclaw oua intelligence test benchmark evaluation.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OUA (OpenClaw Unified Assessment) v1.0 — AI 全方位智能评估框架。融合 OIT(8维度智商天花板测…»

OUA (OpenClaw Unified Assessment) v1.0 — AI 全方位智能评估框架。融合 OIT(8维度智商天花板测试)与 LLI(2维度工程地板测试),共 10 大维度全方位评估 AI 能力。覆盖语言理解、逻辑推理、领域知识、代码生成、创意能力、上下文记忆、工具使用、安全伦理、工程实现、系统鲁棒性。支持交互式评分和 HTML 可视化报告生成(含雷达图+四象限分析)。Trigger phrases: OUA测试 AI全能评估 智商天花板 工程地板 10维度AI评测 AI能力边界测试 openclaw unified assessment 小龙虾综合测评 openclaw oua intelligence test benchmark evaluation.

ClawHub Agent Skills автор: RafeYu8899 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 675 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

OUA (OpenClaw Unified Assessment) v1.0 — комплексная интеллектуальная система оценки ИИ. Объединяет OIT (тест на потолок IQ по 8 измерениям) и LLI (тест на…

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

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
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

    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 frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 14: description: OUA (OpenClaw Unified Assessment) v1.0 — AI 全方位智能评估框架。融合 OIT(8维度智商… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"

    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: 58
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2675 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
    • -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 344 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 35 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a purpose-aligned AI evaluation skill with an optional local scoring/report script; the main issue is broad trigger wording that could activate it unintentionally.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.