SKILLEMALL.ai

AC traffic-law-docs

Анализирует юридические документы о дорожно-транспортных происшествиях и генерирует ответы на экзаменационные вопросы. Используйте, когда пользователю необходимо извлечь текст из документов Word в каталоге e jiaotong, проанализировать экзаменационные работы по безопасности дорожного движения или создать структурированную базу знаний по законодательству. Поддерживает пакетную обработку юридических документов, анализ экзаменационных работ и генерацию ответов на основе законов о дорожном движении.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«parse traffic accident legal documents and generate exam answers. use…»

parse traffic accident legal documents and generate exam answers. use when user needs to extract text from word documents in e jiaotong directory, parse traffic safety exam papers, or generate structured legal knowledge base. supports batch processing of legal documents, exam paper analysis, and answer generation based on traffic laws.

ClawHub Agent Skills автор: zhanghaibo7612 v1.0.2 MIT-0 6 файлов тело ≈ 823 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализирует юридические документы о дорожно-транспортных происшествиях и генерирует ответы на экзаменационные вопросы.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторWordИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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

    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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (traffic-law-docs) не совпадает с папкой (traffic-law-doc)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 37
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 823 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 337 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local traffic-law document parsing skill that reads user-selected Word documents and writes parsed outputs, with no evidence of exfiltration, credential use, persistence beyond output files, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.