SKILLEMALL.ai

AB eng-hw-grader

Оценивает письменные домашние задания по английскому языку для учеников начальной школы (3-6 классы). Используйте при исправлении или оценке письменных работ по английскому языку, таких как диктанты, упражнения на заполнение пропусков, написание предложений, короткие абзацы или грамматические упражнения для юных учащихся. Активируется фразами вроде «grade homework», «correct English assignment», «check my kid's English work», «批改英语作业».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Grade English written homework for elementary students (grades 3-6). U…»

Grade English written homework for elementary students (grades 3-6). Use when correcting or evaluating English written assignments such as spelling, fill-in-the-blank, sentence writing, short paragraphs, or grammar exercises for young learners. Triggers on phrases like "grade homework", "correct English assignment", "check my kid's English work", "批改英语作业".

ClawHub Agent Skills автор: terrycarter1985 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 735 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Оценивает письменные домашние задания по английскому языку для учеников начальной школы (3-6 классы).

Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
77/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
60
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 77/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 735 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 358 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill content is mostly coherent, but its review helper defaults to running a nested agent with full sandbox bypass, which is broader access than a review workflow normally needs.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.