SKILLEMALL.ai

CF book-to-learn

Разбивает «книгу / онлайн-документацию / набор материалов» на обучающие карточки. Три режима источника: книги (PDF/DOCX/HTML/EPUB/TXT), веб-сайты (sitemap + сбор по навигации), разбивка материалов на карточки (превращает национальные стандарты / руководства / учебники / веб-страницы в вертикальные длинные карточки «один рисунок — один пункт знаний», генерируя их за один раз). Английский контент автоматически проверяет термины в сети и переводит в реальном времени; китайский контент пропускает перевод. Типы карточек: стандартные карточки A4, карточки для запоминания крупным шрифтом, длинные карточки для мобильных устройств, двуязычные документы, вертикальные длинные карточки с знаниями (3:4/9:16 и т. д.). Поддерживает пакетное получение карточек (N карточек за раз) и опциональное двуязычное архивирование документов. Кроссплатформенность: по умолчанию результат сохраняется в локальный каталог, IMA / Feishu — опциональные каналы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把「一本书 / 一个在线文档站 / 一份资料」拆解成学习卡片。 三种来源模式:书籍(PDF/DOCX/HTML/EPUB/TXT)、网站(s…»

把「一本书 / 一个在线文档站 / 一份资料」拆解成学习卡片。 三种来源模式:书籍(PDF/DOCX/HTML/EPUB/TXT)、网站(sitemap + 导航抓取)、 资料拆卡(把国标 / 手册 / 教程 / 网页拆成「一图一知识点」的竖版卡片长图,一次性出图)。 英文内容自动联网核对术语并实时翻译;中文内容跳过翻译。 卡片类型:A4 标准卡片、大字闪卡、移动端学习长图、中英对照文档、竖版知识卡片长图(3:4/9:16 等)。 支持批量取卡(一次推 N 张)与可选的双语文档归档。 跨平台可用:默认产物落本地目录,IMA / 飞书为可选渠道。

ClawHub Agent Skills автор: sedey999 v1.6.1 MIT-0 40 файлов · 26 скриптов тело ≈ 4 960 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Разбивает «книгу / онлайн-документацию / набор материалов» на обучающие карточки.

Как процесс F 33/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url

ИнтеграцияWordРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 37. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: url
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): url
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 22, без проверки текущего состояния
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4960 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 99
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (20 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 275 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 42 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 99 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its learning-card purpose, but its website and image fetching are too broadly scoped and can send fetched content to external services.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 5 окт. 2026 г.