SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF method-vocabulary-diagnostic

Диагностика лексики и академических терминов в разделе «Методы» психологических статей, проверка академических глаголов, устойчивых выражений, стандартов терминологии, вывод оценки и эталонных примеров из ведущих журналов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«诊断心理学论文Method部分的词汇与学术用语问题，检查学术动词、固定搭配、术语规范，输出评分与顶刊正例参考…»

诊断心理学论文Method部分的词汇与学术用语问题，检查学术动词、固定搭配、术语规范，输出评分与顶刊正例参考

ClawHub Agent Skills автор: wangjinhongmy-pixel v1.0.0 MIT-0 55 файлов тело ≈ 3 919 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Диагностика лексики и академических терминов в разделе «Методы» психологических статей, проверка академических глаголов, устойчивых выражений, стандартов…

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/examples/positive/

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/examples/positive/
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:8
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    source: Scie…on_§2.4.2
    детектор

Просканировано файлов: 55. 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 missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/examples/positive/

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/examples/positive/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/examples/positive/
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 53
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3919 токенов

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 54: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed academic-writing diagnostic that reads user-provided Method text and bundled reference markdown files to produce vocabulary feedback.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 26 авг. 2026 г.