SKILLEMALL.ai

AC pathway-atlas

Используйте, когда ученики, родители или учителя спрашивают «В какой вуз можно поступить с таким баллом?», как смотреть ранг и выбирать вузы (риск, стабильность, запасной вариант), какие есть пути поступления, как поступать через программу «Сильная база», как поступать через комплексную оценку, или когда нужна помощь с выбором вуза, специальности, подачей документов на китайский ЕГЭ, а также с целевым обучением, бюджетными направлениями для учителей, поступлением в военные и полицейские вузы, вузы Гонконга и Макао, и совместные китайско-иностранные программы; поможет разобраться с подходящими вариантами и следующими шагами, учитывая результаты экзаменов, выбор предметов, интересы и условия семьи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when 学生、家长或老师询问“这个分数能上哪个学校”、怎样看位次和冲稳保、有哪些升学路径、强基怎么走、综评怎么走,或需要中国高考选…»

Use when 学生、家长或老师询问“这个分数能上哪个学校”、怎样看位次和冲稳保、有哪些升学路径、强基怎么走、综评怎么走,或需要中国高考选校、选专业、志愿填报及专项、公费师范、军警、港澳和中外合作规划;结合成绩、选科、兴趣和家庭条件,弄清值得准备的选择与下一步行动。

ClawHub Agent Skills автор: Intangible technology v0.2.5 MIT-0 80 файлов тело ≈ 1 636 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 10 ч назад

Используйте, когда ученики, родители или учителя спрашивают «В какой вуз можно поступить с таким баллом?», как смотреть ранг и выбирать вузы (риск…

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

ПроцедураРазработкаДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
82
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-github-token docs/superpowers/plans/2026-08-22-04-open-source-release.md:205
      Токен GitHub (значение-заглушка)
      findings = scan_text("token=ghp_…456\n学生姓名:张三\n手机号:13800138000")
      заглушка

    Просканировано файлов: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    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: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1636 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -315 из 15 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 134 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (12 из 14)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is coherently built for education planning, but its install/update instructions and document parsing risks need review before use.
    LLM: suspicious (high) · 12 сент. 2026 г.