SKILLEMALL.ai

AB ee-datasheet-master

Используйте, когда пользователь имеет/читает техническое описание компонента или спецификацию для поиска параметров микросхемы: распиновка, напряжение, адрес I2C, тайминги, карта регистров, электрические характеристики. Активируйте при вопросах о PDF + микросхеме. Также: 规格书, 数据手册, 芯片参数. Все типы ИС.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when user has/is reading a component datasheet or spec sheet to fi…»

Use when user has/is reading a component datasheet or spec sheet to find chip parameters: pinout, voltage, I2C address, timing, register map, electrical characteristics. Trigger on PDF+chip questions. Also: 规格书, 数据手册, 芯片参数. All IC types.

ClawHub Agent Skills автор: alias pillar1989 v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 984 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте, когда пользователь имеет/читает техническое описание компонента или спецификацию для поиска параметров микросхемы: распиновка, напряжение, адрес…

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 6. 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 74/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1984 токенов

    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 237 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent local datasheet/PDF helper with ordinary cautions around reading user-provided PDFs, rendering pages to files, and installing Python PDF libraries.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.