SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC lean-formalize

Разрабатывайте и проверяйте математические доказательства в Lean, продолжайте незавершенный проект Lean или проверяйте, доказывает ли он исходное утверждение. Связывайте фактические входные данные с промежуточными леммами, собирайте целевую теорему, проверяйте ее транзитивные аксиомы и предоставляйте воспроизводимый результат. Используйте, когда запрашивается Lean или конкретная задача доказательства выигрывает от формальной проверки; используйте proof-writer для обычного математического составления.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Develop and verify a mathematical proof in Lean, continue an incomplet…»

Develop and verify a mathematical proof in Lean, continue an incomplete Lean project, or audit whether it proves the original statement. Connect actual inputs to intermediate lemmas, assemble the target theorem, check its transitive axioms, and provide a reproducible handoff. Use when Lean is requested or a specific proof obligation benefits from formal verification; use proof-writer for ordinary mathematical drafting.

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep Agent Skills автор: wanshuiyin MIT 5 файлов тело ≈ 5 458 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 ч назад

Разрабатывайте и проверяйте математические доказательства в Lean, продолжайте незавершенный проект Lean или проверяйте, доказывает ли он исходное утверждение.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../shared-references/reviewer-backends.md, ../shared-references/reviewer-routing.md, ../shared-references/fan-out-pattern.md

АнализаторРазработкаДанные и аналитикаИИ и агентытип 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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../shared-references/reviewer-backends.md, ../shared-references/reviewer-routing.md, ../shared-references/fan-out-pattern.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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: Auto-claude-code-research-in-sleep

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. 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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Обфускация obf-base64-blob references/lean-working-loop.md:183
    Длинный blob, похожий на base64 (документация security-скилла)
    and [planning](https://github.com/lbx154/Argus/blob/9cfe…008/argus/verticals/math/skills/planner/math-research-planning.md).
    security-скилл

Ещё 1 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5458 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../shared-references/reviewer-backends.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../shared-references/reviewer-routing.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../shared-references/fan-out-pattern.md
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 340): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../shared-references/reviewer-backends.md, ../shared-references/reviewer-routing.md, ../shared-references/fan-out-pattern.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): ../shared-references/reviewer-backends.md, ../shared-references/reviewer-routing.md, ../shared-references/fan-out-pattern.md
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5458 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 422 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.