SKILLEMALL.ai

BD aerial-work-platform

Профессиональный рабочий процесс для подъемных рабочих платформ (MEWP/автовышек/подъемников) — охватывает выбор, инженерные расчеты (устойчивость/ветровая нагрузка/двигатель/гидравлика/гидроцилиндр), сбор информации о продукте, поиск информации о тендерах и подготовку тендерной документации. Используйте, когда пользователь обращается к подъемным рабочим платформам, автовышкам, подъемникам, ножничным, коленчатым, прямым, мачтовым, автомобильным, паучьим, гусеничным подъемным рабочим платформам, MEWP или связанным брендам (JLG, Genie, Haulotte, Skyjack, Niftylift, Teupen, Ruthmann, Zhejiang Dingli, XCMG, Zoomlion, Lingong Group, LiuGong и т. д.), расчеты проектирования, стандарты (EN 280, GB/T 25849, GB/T 9465, ANSI A92), аренду, техническое обслуживание, тендеры.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«高空作业平台(MEWP/高空作业车/升降平台)专业工作流技能——覆盖选型、工程计算(稳定性/风载/电机/液压/油缸)、产品信息收集、招投标信…»

高空作业平台(MEWP/高空作业车/升降平台)专业工作流技能——覆盖选型、工程计算(稳定性/风载/电机/液压/油缸)、产品信息收集、招投标信息检索与标书编制。当用户涉及高空作业平台、高空作业车、升降平台、剪叉式、曲臂车、直臂车、桅柱式、车载式、蜘蛛车、履带式高空作业平台、MEWP,或相关品牌(JLG、Genie、Haulotte、Skyjack、Niftylift、Teupen、Ruthmann、浙江鼎力、星邦智能、徐工、中联重科、临工重机、柳工等)、设计计算、标准(EN 280、GB/T 25849、GB/T 9465、ANSI A92)、租赁、维保、招投标时使用本技能。

ClawHub Agent Skills автор: yangpf6698 v1.0.0 MIT-0 8 файлов · 1 скрипт тело ≈ 990 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Профессиональный рабочий процесс для подъемных рабочих платформ (MEWP/автовышек/подъемников) — охватывает выбор, инженерные расчеты (устойчивость/ветровая…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураЗакупки и снабжениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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: 8. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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 (aerial-work-platform) не совпадает с папкой (aerialwork)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 990 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
  • +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 290 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent Chinese-language MEWP engineering and bidding assistant with local calculations and clear safety caveats, not hidden or deceptive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 23 сент. 2026 г.