SKILLEMALL.ai

AC daily-xuanzang

Ежедневное чтение "Записей о Западных регионах эпохи Великой Тан" (大唐西域记) — путешествие Сюаньцзана по Шелковому пути и Индии, все 12 свитков (CBETA T51n2087), с автоматическим отслеживанием прогресса, переводом на разговорный/английский язык, двуязычной картой маршрута и голосом. Триггеры: "大唐西域记", "西域记", "玄奘西行", "daily xuanzang", "今日西域记", "继续读西域记", "xuanzang", "xiyuji".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Daily reading of the Great Tang Records on the Western Regions (大唐西域记)…»

Daily reading of the Great Tang Records on the Western Regions (大唐西域记) — Xuanzang's Western Journey across the Silk Road and India, all 12 fascicles (CBETA T51n2087), with auto-tracked progress, vernacular/English translation, a bilingual route map, and voice. 每日讲读《大唐西域记》——玄奘西行丝路与印度全程,逐段推进,自动追踪进度,默认配中英文路线地图、白话翻译与语音。 Triggers / 触发词: 「大唐西域记」「西域记」「玄奘西行」「daily xuanzang」「今日西域记」「继续读西域记」「xuanzang」「xiyuji」

ClawHub Agent Skills автор: TommyYanPS v0.2.0 MIT-0 20 файлов тело ≈ 1 783 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Ежедневное чтение "Записей о Западных регионах эпохи Великой Тан" (大唐西域记) — путешествие Сюаньцзана по Шелковому пути и Индии, все 12 свитков (CBETA T51n2087)…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураТексты и документытип 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
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 20. 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 62/100

  • 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
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 49
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1783 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 401 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent daily historical-reading skill, but users should understand that it persists reading progress, can archive generated media locally, and may reproduce biased historical source passages.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.