SKILLEMALL.ai

AC senseaudio-language-tutor

Создавайте аудио для изучения языков с помощью SenseAudio TTS, включая упражнения на произношение, двуязычные уроки, практику замедленной речи и диалоговые упражнения. Используйте, когда пользователям нужны материалы для изучения языков, практика произношения или аудио для словарного запаса.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create language learning audio with SenseAudio TTS, including pronunci…»

Create language learning audio with SenseAudio TTS, including pronunciation drills, bilingual lessons, slowed speech practice, and dialogue exercises. Use when users need language learning materials, pronunciation practice, or vocabulary audio.

ClawHub Agent Skills автор: scikkk v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 099 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создавайте аудио для изучения языков с помощью SenseAudio TTS, включая упражнения на произношение, двуязычные уроки, практику замедленной речи и диалоговые…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

ГенераторОбучениеИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (senseaudio-language-tutor) не совпадает с папкой (language-tutor)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 100Шаги. Шагов: 50
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1099 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 244 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The artifact appears to be a coherent set of developer and ClawHub operations helper skills; it uses powerful tools, but the sensitive actions are disclosed and mostly gated by user direction.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.