SKILLEMALL.ai

AC tianshu-abstract-fit

Проверяет примерный объем русскоязычного и англоязычного резюме и грубо заполняет четыре поля «Предыстория — Методы — Результаты — Заключение» в порядке предложений (эвристическое сегментирование, требует ручной доработки). Используется: при написании резюме для дипломной работы/курсового отчета; когда пользователь говорит «структура резюме», «резюме превышает лимит слов», «четырехчастное резюме». НЕ используется для: автоматической подачи заявки или генерации финального резюме в один клик.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«检查中英文摘要大致字数,并按句子顺序粗略填入「背景—方法—结果—结论」四栏草稿(启发式分段,需人工改写)。 Use when: 写毕业论文/…»

检查中英文摘要大致字数,并按句子顺序粗略填入「背景—方法—结果—结论」四栏草稿(启发式分段,需人工改写)。 Use when: 写毕业论文/课程报告摘要;用户说「摘要结构」「摘要超字数」「四段摘要」。 NOT for: 自动投稿或一键生成终稿摘要。

ClawHub Agent Skills автор: tianshu v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 75 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проверяет примерный объем русскоязычного и англоязычного резюме и грубо заполняет четыре поля «Предыстория — Методы — Результаты — Заключение» в порядке…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, отчётность по ходу

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 5. 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 58/100

    • 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
    • 50Шаги. Шагов: 2
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 75 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
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • -15Тело SKILL.md короче 300 символов: скилл почти пустой
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 124 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a small local helper for checking abstract length and rough structure, with no evidence of hidden data access or unsafe behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.