SKILLEMALL.ai

BC agente-fisica

Специалист по физике для FUVEST — Компьютерные науки (IME-USP). Физика — вторая профильная дисциплина 2-го этапа, наряду с математикой. Полное владение обязательно. Охватывает: кинематику, динамику, энергию, термодинамику, электростатику, электродинамику, электромагнетизм, оптику и волновую физику. Работает в интеграции с vestibular-tutor, vestibular-srs, vestibular-planner и agente-matematica (физика постоянно использует математику). Максимальный приоритет — цикл начинается сразу после закрепления базы по математике и португальскому языку. Активировать, когда Антонио упоминает любую тему по физике, спрашивает о силах/движении/энергии/электричестве/волнах или оркестратор открывает сессию по физике.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agente especialista em Física para FUVEST — Ciência da Computação (IME…»

Agente especialista em Física para FUVEST — Ciência da Computação (IME-USP). Física é a segunda disciplina específica da 2ª fase, junto com Matemática. Domínio total é obrigatório. Cobre: Cinemática, Dinâmica, Energia, Termodinâmica, Eletrostática, Eletrodinâmica, Eletromagnetismo, Óptica e Ondulatória. Opera em integração com vestibular-tutor, vestibular-srs, vestibular-planner e agente-matematica (Física usa Matemática constantemente). Prioridade MÁXIMA — entra no ciclo logo após Matemática e Português consolidarem base. Acionar quando Antonio mencionar qualquer tópico de física, perguntar sobre forças/movimento/energia/eletricidade/ondas, ou o orchestrator abrir sessão de Física.

ClawHub Agent Skills автор: Antonio V. Franco v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 983 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Специалист по физике для FUVEST — Компьютерные науки (IME-USP).

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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. 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: 2. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 983 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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 691 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only Portuguese physics tutoring skill whose behavior matches its exam-prep purpose and does not request code execution, credentials, files, network access, or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.