SKILLEMALL.ai

BD english-visual-vocabulary

Интеллектуальный инструмент для изучения английских слов с помощью визуализации изображений для запоминания. Поддерживает создание учебных планов, интеллектуальное сопоставление изображений, анализ корней и аффиксов, маркировку фонетических символов, в сочетании с кривой забывания Эббингауза для эффективного запоминания. Подходит для изучения словарного запаса английского языка, подготовки к экзаменам, повседневного накопления и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过视觉化图片帮助记忆英语单词的智能学习工具。支持创建学习计划、智能配图、词根词缀分析、音标标注,配合艾宾浩斯遗忘曲线实现高效记忆。适用于英…»

通过视觉化图片帮助记忆英语单词的智能学习工具。支持创建学习计划、智能配图、词根词缀分析、音标标注,配合艾宾浩斯遗忘曲线实现高效记忆。适用于英语词汇学习、备考、日常积累等场景。

ClawHub Agent Skills автор: bxwzan v0.1.0 MIT-0 14 файлов тело ≈ 1 301 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Интеллектуальный инструмент для изучения английских слов с помощью визуализации изображений для запоминания.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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: 14. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (english-visual-vocabulary) не совпадает с папкой (learn-english-with-images)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 82
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1301 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 87: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -219 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 82 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill appears to be a normal English vocabulary learning helper that creates local study materials and may use image tools, with no hidden or destructive behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.