SKILLEMALL.ai

AC exam-mindmap-generator

Принимает knowledge_map.json, генерирует унифицированный статический план повторения в формате HTML: карта структуры знаний + предупреждение о слабых местах + план повторения, представленный в виде карточек, с возможностью печати. После генерации активно спрашивает пользователя, нужно ли создать пробные тесты, и ждет решения пользователя.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«接收 knowledge_map.json,生成三合一静态复习计划 HTML: 知识结构图 + 薄弱点预警 + 复习计划,以卡片形式呈现,支…»

接收 knowledge_map.json,生成三合一静态复习计划 HTML: 知识结构图 + 薄弱点预警 + 复习计划,以卡片形式呈现,支持打印。 生成后主动询问用户是否生成模拟题,等待用户决策。

ClawHub Agent Skills автор: zhoucha833-lang v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 858 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Принимает knowledgemap.json, генерирует унифицированный статический план повторения в формате HTML: карта структуры знаний + предупреждение о слабых местах +…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
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
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: 6. 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 858 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)
  • +3Длина description 99: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill fits its study-plan purpose, but it needs Review because the generated report can run third-party JavaScript and overwrite local output with weak scoping.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.