SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC collage-application

Предоставляет руководство по стратегии подачи документов для поступления в вуз, генерирует научные планы подачи документов на основе провинции абитуриента, выбранных предметов, баллов, рейтинга, предпочтений и выводит визуализированный список документов; используется, когда пользователь нуждается в помощи с подачей документов для поступления в вуз

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«提供高考志愿填报策略指导，根据考生省份、选科、分数、位次、意向生成科学志愿方案，并输出可视化志愿单；当用户需要进行高考志愿填报时使用…»

提供高考志愿填报策略指导，根据考生省份、选科、分数、位次、意向生成科学志愿方案，并输出可视化志愿单；当用户需要进行高考志愿填报时使用

ClawHub Agent Skills автор: ym9zep v1.0.3 MIT-0 4 файла тело ≈ 431 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Предоставляет руководство по стратегии подачи документов для поступления в вуз, генерирует научные планы подачи документов на основе провинции абитуриента…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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: 4. 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 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 431 токенов

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 66: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill matches its college-application purpose, but it may ask users to expose an unnecessary API key and sends exam details to an external UAT service without clear disclosure.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.