SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC tianshu-mistake-sheet

Создание Markdown-таблицы ошибок: поддержка вывода пустой таблицы с помощью `--template`; или в файле/тексте каждая строка в формате `фрагмент вопроса|причина ошибки|теоретический блок` (разделено вертикальной чертой). Используйте, когда: студент整理错题、考前复盘；пользователь говорит «формат тетради ошибок», «таблица ошибок». НЕ для: автоматического распознавания текста OCR по фото.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«生成 Markdown 错题表：支持 `--template` 输出空表；或 `--file`/`--text` 中每行 `题干片段|错因|…»

生成 Markdown 错题表：支持 `--template` 输出空表；或 `--file`/`--text` 中每行 `题干片段|错因|知识点`（竖线分隔）。 Use when: 学生整理错题、考前复盘；用户说「错题本格式」「错题表」。 NOT for: 拍照自动 OCR 识别题目。

ClawHub Agent Skills автор: tianshu v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 70 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Создание Markdown-таблицы ошибок: поддержка вывода пустой таблицы с помощью --template; или в файле/тексте каждая строка в формате фрагмент вопроса|причина…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: шаги, входы и предусловия, ошибки и развилки

ШаблонИнфраструктуратип 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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Шаги вес 15
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: 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 50/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 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
    • 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 70 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 144 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 3 заголовков
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 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 Markdown table generator for study mistake notes, with no evidence of hidden network, persistence, credential, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.