SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC interview-cheatsheet

Создайте подробную шпаргалку для подготовки к собеседованию на китайском языке по конкретной теме ML/LLM — формулы с выводами, код PyTorch с нуля, сравнительные таблицы и 25 вопросов для частого собеседования (L1 обязательно / L2 продвинутый / L3 топ). Используйте, когда пользователь говорит «написать шпаргалку для собеседования», «написать руководство по X», «помоги мне подготовить вопросы для собеседования по Y», «создать шпаргалку по X» или хочет китайское руководство объемом 600-1000 строк по конкретной теме ML.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate a long-form Chinese interview-prep cheat sheet on a specific…»

Generate a long-form Chinese interview-prep cheat sheet on a specific ML/LLM topic — formulas with derivations, from-scratch PyTorch code, comparison tables, and 25 高频面试题 (L1 必会 / L2 进阶 / L3 顶级 lab). Use when the user says '写面试 cheat sheet', '写一份 X 教程', '帮我准备 Y 面试题', '出一份 X 速查', or wants a 600-1000 line Chinese tutorial on a specific ML topic.

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep Claude Code автор: wanshuiyin MIT 1 файл тело ≈ 3 331 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 ч назад

Создайте подробную шпаргалку для подготовки к собеседованию на китайском языке по конкретной теме ML/LLM — формулы с выводами, код PyTorch с нуля…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../shared-references/reviewer-backends.md, <slug>_tutorial.md

ГенераторРазработкаИИ и агентыОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../shared-references/reviewer-backends.md, <slug>_tutorial.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: interview-cheatsheet (wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep)

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash(*)
    allowed-tools: Bash(*) Read Write Edit mcp__codex__codex mcp__antigravity__antigravity mcp__antigravity__antigravity-reply mcp__grok__grok mcp__grok__grok-reply mcp__claude-review__review mcp__claude-

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../shared-references/reviewer-backends.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: <slug>_tutorial.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../shared-references/reviewer-backends.md, <slug>_tutorial.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): ../shared-references/reviewer-backends.md, <slug>_tutorial.md
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3331 токенов
  • low Ответ описан самодельной разметкой (28 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 345 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.