SKILLEMALL.ai

AD paper-check

Инструмент для проверки соответствия формата выпускных квалификационных работ (ВКР) бакалавров/магистров нормам, автоматического исправления и генерации отчета о сравнении. Используется, когда пользователю необходимо проверить соответствие формата ВКР нормам учебного заведения, исправить проблемы с форматированием ВКР, сгенерировать отчет о сравнении изменений. Поддерживает ввод документа с требованиями к оформлению от любого учебного заведения (.doc/.docx/.txt/.pdf), автоматически анализирует требования и пошагово сравнивает их с документом ВКР. Типичные сценарии активации: пользователь упоминает «проверка формата ВКР», «верстка выпускной работы», «проверка соответствия нормам», «исправление формата ВКР», «отчет о сравнении» и т.п.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«本科/研究生毕业论文格式规范检测、自动修复与对比报告生成工具。 当用户需要检查论文格式是否符合学校规范、修复论文格式问题、生成修改对比报告时…»

本科/研究生毕业论文格式规范检测、自动修复与对比报告生成工具。 当用户需要检查论文格式是否符合学校规范、修复论文格式问题、生成修改对比报告时使用此 Skill。 支持任意学校的撰写规范文档(.doc/.docx/.txt/.pdf)输入,自动解析规范要求并与论文文档进行逐项对比检测。 典型触发场景:用户提到"论文格式检查"、"毕业论文排版"、"格式规范检测"、"论文格式修复"、"对比报告"等。

ClawHub Agent Skills автор: sashavegal v1.0.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 2 001 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент для проверки соответствия формата выпускных квалификационных работ (ВКР) бакалавров/магистров нормам, автоматического исправления и генерации…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураWordPDFИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 10. 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 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 111
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2001 токенов

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
  • -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 198 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 111 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill locally checks and reformats thesis documents, and its file writes and reports match that stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.