SKILLEMALL.ai

AB asce-41-tier-1-seismic-evaluation

Используйте этот навык, когда лицензированный инженер-строитель (PE или SE) должен выполнить сейсмическую оценку существующего здания по ASCE/SEI 41-23 на основе дефектов Уровня 1. Помогает в выборе целевых показателей производительности, классификации зданий по FEMA и выполнении контрольного списка, а затем создает отчет для коллегиального рассмотрения со списком дефектов и рекомендацией по переходу к Уровню 2 / Уровню 3.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when a licensed structural engineer (PE or SE) needs to…»

Use this skill when a licensed structural engineer (PE or SE) needs to perform a Tier 1 deficiency-based seismic evaluation of an existing building under ASCE/SEI 41-23. Guides Performance Objective selection, FEMA building-type classification, and checklist execution, then produces a peer-reviewable memo with deficiency list and Tier 2 / Tier 3 gating recommendation.

ClawHub Agent Skills автор: devasher v0.1.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 4 729 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 10 ч назад

Используйте этот навык, когда лицензированный инженер-строитель (PE или SE) должен выполнить сейсмическую оценку существующего здания по ASCE/SEI 41-23 на…

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 4. 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 75/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4729 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 95
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 370 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 26 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 95 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only structural engineering drafting skill that is purpose-scoped and does not request system access, credentials, persistence, or data transmission.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.