SKILLEMALL.ai

AC tianshu-vocab-plan

Генерирует план повторения в формате расписания для локальных занятий на основе списка слов (одно слово или фраза в строке): на какой день учить новые слова, на какой день повторять (упрощенный Эббингауз: через +1, +2, +4, +7, +15 дней). Используйте для: заучивания слов, срочной подготовки к экзамену по лексике; когда пользователь говорит «план повторения», «расписание слов», «интервальное повторение». НЕ для: интеграции со встроенным приложением для заучивания слов; напоминаний, детализированных до минуты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«根据词表(每行一词或短语)生成本地课表式的复习计划:第几天学新词、第几天回顾(简化艾宾浩斯:+1,+2,+4,+7,+15 天)。 Use…»

根据词表(每行一词或短语)生成本地课表式的复习计划:第几天学新词、第几天回顾(简化艾宾浩斯:+1,+2,+4,+7,+15 天)。 Use when: 背单词、考前词汇突击;用户说「复习计划」「词表排期」「间隔复习」。 NOT for: 内置背单词 App 联动;精细到分钟的提醒。

ClawHub Agent Skills автор: tianshu v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 100 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерирует план повторения в формате расписания для локальных занятий на основе списка слов (одно слово или фраза в строке): на какой день учить новые слова…

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

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
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 100 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 141 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: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local vocabulary schedule generator that only reads the word-list file the user provides and prints a Markdown study plan.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.