SKILLEMALL.ai

AB solve-tech-problems

Используйте только для решения задач в области материаловедения. Предоставляйте ориентированные на решение ответы для проблем материаловедения, анализируя состав материала, микроструктуру, условия обработки и характеристики производительности. Предлагайте практические решения, такие как проектирование сплавов, корректировка термообработки, устранение дефектов и замена материалов, с четкой оценкой компромиссов в свойствах, технологичности, стоимости и условиях эксплуатации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use for solving materials engineering problems only. Generate solution…»

Use for solving materials engineering problems only. Generate solution-oriented responses for materials engineering problems by analyzing material composition, microstructure, processing conditions, and performance behavior. Provide practical solutions such as alloy design, heat treatment adjustments, defect mitigation, and material substitution, with clear evaluation of trade-offs in properties, manufacturability, cost, and operating conditions.

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 055 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте только для решения задач в области материаловедения.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 85Шаги. Шагов: 52, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1055 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 450 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a simple advisory engineering-response skill with minor scope drift but no code execution, persistence, credentials, or data-moving behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.