SKILLEMALL.ai

BD shutong

AI-помощник для чтения, обучения, экзаменов, письма и сбора информации. Активируется, когда пользователь говорит "书童" (шутун), "伴读" (баньду), "背书" (бэйшу), "考我" (каово), "查典故" (чадяньгу), "整理书架" (чжэнлишуцзя), "复习" (фуси), "备考" (бэйкао), "誊抄" (тенгчао), "代写" (дайсе), "找书" (чжаошу), "学术动态" (сюэшудунтай), "读书笔记" (душубицзи), "阅读计划" (юэдуцзихуа), "知识管理" (чжишигуаньли), "晒书" (шаньшу), "盘点笔记" (паньдяньбицзи), "整理知识库" (чжэнлижишику), "补书" (бушу), "修补笔记" (сюньбубицзи), "完善笔记" (ваньшаньбицзи), "抄书" (чаошу), "做笔记" (цзобицзи), "摘要" (чжайяо), "萃取" (цуйцю), "翻到" (фаньдао), "找到" (чжаодао), "模拟面试" (монимяньши), "模拟答辩" (монидабянь), "提问" (тивэнь), "追问" (чжуйвэнь), "考前冲刺" (каоцяньчунцы), "明天考试" (минтянькаоши), "考前速记" (каоцяньсуцзи), "今天考试" (цзиньтянькаоши), "考后复盘" (каохоуфупань), "考试复盘" (каошифупань).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 书童,辅助阅读、学习、考试、写作与信息收集。当用户说"书童"、"伴读"、"背书"、"考我"、"查典故"、"整理书架"、"复习"、"备考…»

AI 书童,辅助阅读、学习、考试、写作与信息收集。当用户说"书童"、"伴读"、"背书"、"考我"、"查典故"、"整理书架"、"复习"、"备考"、"誊抄"、"代写"、"找书"、"学术动态"、"读书笔记"、"阅读计划"、"知识管理"、"晒书"、"盘点笔记"、"整理知识库"、"补书"、"修补笔记"、"完善笔记"、"抄书"、"做笔记"、"摘要"、"萃取"、"翻到"、"找到"、"模拟面试","模拟答辩","提问","追问","考前冲刺","明天考试","考前速记","今天考试","考后复盘","考试复盘" 时触发。

ClawHub Agent Skills автор: Megan v3.4.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 841 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

AI-помощник для чтения, обучения, экзаменов, письма и сбора информации.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникObsidianИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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: 3. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 841 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 255 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a broad study and Obsidian note-management skill whose file updates, study tracking, reminders, and web search are disclosed and fit its purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 июл. 2026 г.