SKILLEMALL.ai

BC agente-redacao

Специализированный агент по написанию эссе для FUVEST — 1-й день 2-го этапа, отборочный (нулевая оценка за эссе = отсев). FUVEST 2026 ввел новый формат: кандидат выбирает между диссертационно-аргументативным текстом ИЛИ другим жанром (повествование, письмо, манифест). Работает как коуч по письму, интегрированный с agent-portugues (грамматика/связность), agent-filosofia-sociologia (репертуар), agent-historia-geografia (актуальность) и vestibular-srs (каталогизация репертуара). Активировать, когда Антонио хочет попрактиковаться в написании эссе, попросить исправить текст, нуждается в тематическом репертуаре или оркестратор указывает день практики написания эссе.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agente especialista em Redação para FUVEST — 1º dia da 2ª fase, elimin…»

Agente especialista em Redação para FUVEST — 1º dia da 2ª fase, eliminatória (zero na redação = eliminado). FUVEST 2026 introduziu novo formato: candidato escolhe entre texto dissertativo- argumentativo OU outro gênero textual (narrativa, carta, manifesto). Opera como coach de escrita integrado a agente-portugues (gramática/coesão), agente-filosofia-sociologia (repertório), agente-historia-geografia (atualidades) e vestibular-srs (fichamento de repertório). Acionar quando Antonio quiser praticar redação, pedir correção de texto, precisar de repertório temático, ou o orchestrator indicar dia de prática de redação.

ClawHub Agent Skills автор: Antonio V. Franco v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 483 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Специализированный агент по написанию эссе для FUVEST — 1-й день 2-го этапа, отборочный (нулевая оценка за эссе = отсев).

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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
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: 4
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 483 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 620 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a Portuguese FUVEST essay-coaching skill with no executable code, credentials, or hidden system access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.