SKILLEMALL.ai

BC ruankao-gaoxiang-prep

Навыки подготовки к экзамену "Менеджер проектов информационных систем" (高级信息系统项目管理师) для продвинутого уровня. Ежедневно отправляет 10 ключевых моментов для запоминания из основных глав 4-го издания учебника и 10 английских слов. Поддерживает функции запроса по главам, обзора ключевых моментов, запоминания слов и т. д. Активируется, когда пользователь упоминает "软考高项", "подготовка к экзамену", "ключевые моменты глав", "английские слова", "повторение软考" и другие связанные запросы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«软考高级信息系统项目管理师备考技能。每天推送教材第四版重点章节的10条背诵重点和10个英语单词。支持章节查询、重点回顾、单词记忆等功能。当用…»

软考高级信息系统项目管理师备考技能。每天推送教材第四版重点章节的10条背诵重点和10个英语单词。支持章节查询、重点回顾、单词记忆等功能。当用户提到"软考高项"、"备考"、"章节重点"、"英语单词"、"软考复习"等相关需求时触发。

ClawHub Agent Skills автор: liu hongbin v1.0.4 MIT-0 35 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 109 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навыки подготовки к экзамену "Менеджер проектов информационных систем" (高级信息系统项目管理师) для продвинутого уровня.

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
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: 35. 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: 38
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1109 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)
  • +3Длина description 114: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (25 из 27)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This study reminder skill is not clearly malicious, but it needs review because it can create persistent QQ scheduled agent messages from broad triggers and handles recipient IDs too loosely.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.