SKILLEMALL.ai

AD iaiops-fab

Fab-редакция iaiops — оборудование для полупроводниковых/дисплейных (TFT-LCD/OLED) фабрик по протоколам SECS/GEM (SEMI E5 SECS-II, E30 GEM, E37 HSMS) плюс OPC-UA для внутреннего слоя управления оборудованием, с кросс-протокольным ядром (помощник по поиску корневых причин простоя, OEE, инвентаризация активов, качество данных). Используйте, когда задача упоминает SECS/GEM, SECS-II, HSMS, GEM host, wafer, panel, fab equipment, MES equipment interface, SVID, ECID, ALID, PPID / process program, recipe list или инструмент полупроводниковой/дисплейной фабрики. Сначала чтение, запись с управлением MOC.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fab edition of iaiops — semiconductor / display (panel TFT-LCD/OLED) f…»

Fab edition of iaiops — semiconductor / display (panel TFT-LCD/OLED) fab equipment over SECS/GEM (SEMI E5 SECS-II, E30 GEM, E37 HSMS) plus OPC-UA for the equipment's internal control layer, with the cross-protocol brain (downtime root-cause copilot, OEE, asset inventory, data quality). Use when the task mentions SECS/GEM, SECS-II, HSMS, GEM host, wafer, panel, fab equipment, MES equipment interface, SVID, ECID, ALID, PPID / process program, recipe list, or a semiconductor / display fab tool. Read-first, MOC-gated writes.

ClawHub Agent Skills автор: wei zhou v0.27.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 503 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 34 ч назад

Fab-редакция iaiops — оборудование для полупроводниковых/дисплейных (TFT-LCD/OLED) фабрик по протоколам SECS/GEM (SEMI E5 SECS-II, E30 GEM, E37 HSMS) плюс…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураБезопасностьИИ и агентытип 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
D
48/100
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

    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: 0. 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 48/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1503 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 526 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill is a coherent industrial fab-equipment diagnostics skill with disclosed high-impact equipment access and stated write safeguards, though users should note the Chinese-only runtime instructions and external package dependency.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 сент. 2026 г.