SKILLEMALL.ai

BD knowledge-digest

Преобразует учебные материалы (PDF/учебники/темы) в персонализированные мультимодальные учебные материалы: PDF с рукописными заметками, HTML-тесты с минимальным взаимодействием, PDF+PPTX слайды, интеллект-карты, аудиокурсы. Триггерные слова: усвоение знаний, учебные материалы, генерация заметок, тесты, слайды, интеллект-карты, аудиокурсы, учебные пособия, преобразование учебников

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将学习资料(PDF/教材/话题)转换为个性化、多模态的学习材料:手写笔记PDF、极简交互测验HTML、幻灯片PDF+PPTX、思维导图、音频…»

将学习资料(PDF/教材/话题)转换为个性化、多模态的学习材料:手写笔记PDF、极简交互测验HTML、幻灯片PDF+PPTX、思维导图、音频课程。触发词:知识消化、学习材料、笔记生成、测验、幻灯片、思维导图、音频课程、课件、教材转换

ClawHub Agent Skills автор: tianheihei002 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 3 153 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Преобразует учебные материалы (PDF/учебники/темы) в персонализированные мультимодальные учебные материалы: PDF с рукописными заметками, HTML-тесты с…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникPowerPointИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: knowledge-digest (ClawHub)

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: 3. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (knowledge-digest) не совпадает с папкой (yq-knowledge-digest)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 212
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3153 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
  • +3Длина description 116: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 37 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 212 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed study-material generator that creates learning files and shows no hidden installation, credential access, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.