SKILLEMALL.ai

AD math-review-generator

Генерирует HTML-файлы для обзора глав математики для средней школы (знания + SVG-графика + выбор/заполнение/большие вопросы + подробные объяснения). Используйте, когда пользователь просит "сгенерировать учебные материалы по математике", "создать набор математических упражнений", "помоги мне повторить главу XX", "математическое репетиторство", "сгенерировать учебный документ по математике", "создать сборник ошибок по математике", "сгенерировать руководство по повторению функций/геометрии" или аналогичные намерения. Этот навык можно вызвать в любом диалоге, он не ограничен конкретным проектом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«为初中数学章节生成复习指南 HTML 文件(知识点 + SVG 图形 + 选择/填空/大题 + 详解)。 当用户要求"生成数学复习资料"、"…»

为初中数学章节生成复习指南 HTML 文件(知识点 + SVG 图形 + 选择/填空/大题 + 详解)。 当用户要求"生成数学复习资料"、"出一份数学练习题"、"帮我复习XX章节"、"数学辅导"、"生成数学学习文档"、 "做一份数学错题本"、"生成函数/几何复习指南" 或类似意图时,应使用此 Skill。 该 Skill 在任意对话中均可调用,不限于特定项目。

ClawHub Agent Skills автор: wangmange v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 972 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерирует HTML-файлы для обзора глав математики для средней школы (знания + SVG-графика + выбор/заполнение/большие вопросы + подробные объяснения).

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

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
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

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: 6. 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 (math-review-generator) не совпадает с папкой (ch-math-review-generator)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 68
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 972 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 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 181 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill creates local math review HTML files and runs local validation scripts, with disclosed but somewhat broad file-writing and memory behavior users should understand.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.