SKILLEMALL.ai

AC bricklayer-assistant

Полный помощник каменщика. Охватывает 8 основных модулей: расчет материалов → быстрый поиск пропорций раствора → справочная цена → раскладка плитки → руководство по технологии строительства → диагностика качества → самопроверка при приемке → инструкции по безопасности. Поддерживает множество сценариев, таких как кладка стен / штукатурка / укладка плитки / гидроизоляция / устройство полов и т. д., автоматически рассчитывает расход кирпича, цемента и песка, генерирует интерактивный HTML-отчет с визуализацией. Ключевые слова: каменщик, штукатур, укладка плитки, гидроизоляция, напольное покрытие, кладка стен, плитка, раствор, расход цемента, раскладка плитки, пустоты, штукатурка, гидроизоляция, затирка швов, кладка, bricklayer, mason, masonry, tile, расчет кирпича, расчет плитки, цена каменщика, цена кладки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI瓦匠全流程助手。覆盖材料计算→砂浆配比速查→报价参考→瓷砖排版→施工工艺指南→质量诊断→验收自检→安全须知8大模块。支持砌墙/抹灰/贴砖…»

AI瓦匠全流程助手。覆盖材料计算→砂浆配比速查→报价参考→瓷砖排版→施工工艺指南→质量诊断→验收自检→安全须知8大模块。支持砌墙/抹灰/贴砖/防水/地面找平等多场景,自动计算砖块水泥砂用量,生成交互式HTML可视化报告。触发词:瓦匠,瓦工,泥瓦工,砌墙,贴砖,瓷砖,砂浆配比,水泥用量,瓷砖排版,空鼓,抹灰,防水,勾缝,砌筑,bricklayer,mason,masonry,tile,砖块计算,瓷砖计算,瓦工报价,砌筑报价

ClawHub Agent Skills автор: bettermen v1.0.3 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 259 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 19 ч назад

Полный помощник каменщика.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 11. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 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
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 64
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1259 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 212 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a masonry helper with disclosed local calculation and reference guidance, with no evidence of hidden data collection, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 июл. 2026 г.