SKILLEMALL.ai

BC feifei-companion

FeiFei Companion v4.0 — Тройная система ИИ-сопровождения в обучении | Метод эмпатического обучения UCL + Динамическое обучение HERMES + Активный ИИ | Совместное обучение с учителем Фэй Фэй / старшей сестрой Фэй Фэй / старшим братом Хао Юнь | FeiFei Companion v4.0 - Тройное ИИ-сопровождение в обучении с эмпатическим обучением UCL и циклом динамического обучения HERMES.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«飞飞学伴v4.0 - 三位一体AI学习陪伴系统 | UCL共情学习法+HERMES动态学习+主动AI | 菲菲老师/小菲学姐/浩云学长联合辅…»

飞飞学伴v4.0 - 三位一体AI学习陪伴系统 | UCL共情学习法+HERMES动态学习+主动AI | 菲菲老师/小菲学姐/浩云学长联合辅导 | FeiFei Companion v4.0 - Trinity AI Learning Companion with UCL Empathic Learning & HERMES Dynamic Learning Loop

ClawHub Agent Skills автор: SimonsTang v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 11 777 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

FeiFei Companion v4.0 — Тройная система ИИ-сопровождения в обучении | Метод эмпатического обучения UCL + Динамическое обучение HERMES + Активный ИИ |…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 11777 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "brand"

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 11777 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 69
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -261 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 185 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 66 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
  • +4Есть примеры (30 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is an instruction-only tutoring skill, but it asks to build long-term profiles and parent-facing reports about children without clear consent or retention limits.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.