SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD 班级小管家作业截图

Инструмент для автоматического создания скриншотов домашних заданий в классе. Поддерживает подключение к отладочному порту Chrome, вход в указанный курс, прокрутку списка учеников и создание снимков экрана с заданиями учеников. Разработан специально для учителей начальной школы, чтобы массово получать скриншоты домашних заданий для проверки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自动化班级小管家作业截图工具。支持连接 Chrome 调试端口、进入指定课程、滚动查看学生列表、截取学生作业图片。专为小学数学老师设计，用于…»

自动化班级小管家作业截图工具。支持连接 Chrome 调试端口、进入指定课程、滚动查看学生列表、截取学生作业图片。专为小学数学老师设计，用于批量获取学生作业截图进行批改。

ClawHub Agent Skills автор: wosuiyu v1.0.0 MIT-0 68 файлов тело ≈ 5 349 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Инструмент для автоматического создания скриншотов домашних заданий в классе.

Как процесс D 40/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
49
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
40/100
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 package-lock.json:21
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…uWm+fFRcIOgKBMiOBP+eXiy…9ab+DDKA==",
    детектор

Просканировано файлов: 68. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5349 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"

Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100

  • 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 (班级小管家作业截图) не совпадает с папкой (banjixiaoguanjia)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5349 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 121
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 85: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -229 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 53 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 121 пунктов
  • +4Есть примеры (26 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 49.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real homework automation skill, but it needs careful review because it can upload identifiable student work to external AI services and handles credentials unsafely.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.