SKILLEMALL.ai

BC highway-lifecycle

Интеллектуальная поддержка полного жизненного цикла автомагистралей, охватывающая четыре этапа: планирование и проектирование, строительство, эксплуатация и управление, техническое обслуживание и инспекция. Используется, когда требуется: (1) проверка проектных чертежей мостов/тоннелей и проверка соответствия нормам, (2) обнаружение дорожных инцидентов и видеоаналитика, (3) идентификация дефектов дорожного покрытия и обнаружение повреждений, (4) анализ геологических характеристик тоннелей и классификация пород, (5) выбор и оценка мультимодальных моделей, (6) проверка согласованности инженерной документации. Триггеры: автомагистраль, проверка моста, анализ тоннеля, дефекты дороги, обнаружение инцидентов, проверка чертежей, соответствие нормам, согласованность контекста.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«高速公路全生命周期智能化支持,涵盖规划设计、建设施工、运营管理、养护巡检四大阶段。使用当需要:(1) 桥梁/隧道设计图纸审查与规范符合性检查…»

高速公路全生命周期智能化支持,涵盖规划设计、建设施工、运营管理、养护巡检四大阶段。使用当需要:(1) 桥梁/隧道设计图纸审查与规范符合性检查,(2) 交通事件检测与视频分析,(3) 道路病害识别与损害检测,(4) 隧道地质特征分析与围岩分级,(5) 多模态模型选型与评测指导,(6) 工程文档一致性审核。触发词:高速公路、桥梁审查、隧道分析、道路病害、事件检测、图纸审查、规范符合性、上下文一致性。

ClawHub Agent Skills автор: sxy799 v1.0.1 MIT-0 13 файлов тело ≈ 931 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Интеллектуальная поддержка полного жизненного цикла автомагистралей, охватывающая четыре этапа: планирование и проектирование, строительство, эксплуатация и…

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
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

  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: 13. 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 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: 56
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 931 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
  • -33 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 199 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears non-malicious and locally scoped, but it gives safety-critical highway and tunnel engineering guidance without clear human sign-off requirements.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.