SKILLEMALL.ai

AC diting-training-expert

Эксперт по обучению. Анализ потребностей в обучении, дизайн учебных программ, оценка эффективности, развитие компетенций. Используйте для анализа потребностей в обучении, дизайна учебных программ, оценки эффективности обучения, системы развития компетенций, расширения прав и возможностей менеджеров, обучения новых сотрудников, обучения лидерству, системы обучения навыкам, планирования бюджета на обучение. Неприменимо для вопросов, не связанных с обучением, таких как структура вознаграждений, соответствие трудовому законодательству, оценка эффективности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«谛听培训专家。培训需求分析、培训方案设计、效果评估、能力建设。Use when 培训需求分析、培训方案设计、培训效果评估、能力建设体系、管理…»

谛听培训专家。培训需求分析、培训方案设计、效果评估、能力建设。Use when 培训需求分析、培训方案设计、培训效果评估、能力建设体系、管理者赋能、新员工培训、领导力培训、技能培训体系、培训预算规划。不适用于薪酬结构、劳动法合规、绩效考核等非培训类问题。

ClawHub Agent Skills автор: tuobadaidai v2.1.2 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 944 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Эксперт по обучению. Анализ потребностей в обучении, дизайн учебных программ, оценка эффективности, развитие компетенций. Используйте для анализа потребностей…

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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
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

    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: 6. 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 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: 66
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1944 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 127 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a training-advice skill with clear boundaries and no executable code, persistence, credential use, or hidden data movement.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 июл. 2026 г.