SKILLEMALL.ai

BD 粉笔

Помощник по подготовке к государственным экзаменам Fenbi. Используйте для: (1) Планирования подготовки и стратегии решения тестов по анализу способностей/письменным рассуждениям (приоритетность модулей/метод анализа ошибок), (2) Выбора продуктов Fenbi — как сочетать системные курсы/980/имитационные экзамены, (3) Планирования маршрута для экзаменов на преподавателя/для сотрудников учреждений и т. д. Руководство по подготовке к экзаменам Fenbi для госслужащих: планирование обучения с приоритетом по модулям и выбор продуктовой линейки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«粉笔公考备考助手。Use for: (1) 行测/申论备考规划与刷题策略(模块优先级/错题复盘法), (2) 粉笔产品线选择——系统班/98…»

粉笔公考备考助手。Use for: (1) 行测/申论备考规划与刷题策略(模块优先级/错题复盘法), (2) 粉笔产品线选择——系统班/980/模考大赛怎么搭配, (3) 教资/事业编等考试路线规划。Fenbi civil-service exam prep guide: module-prioritized study planning and product-line selection.

ClawHub Hermes автор: zhangifonly v1.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 479 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник по подготовке к государственным экзаменам Fenbi.

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

ПроцедураОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
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. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-long-hermes description 198 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)

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 (粉笔) не совпадает с папкой (fenbi)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 59
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 479 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 198 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a straightforward exam-prep guidance skill with no executable code, persistence, credential use, or hidden data access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 июл. 2026 г.