SKILLEMALL.ai

AC cooplens-skill

Анализ китайско-иностранных совместных программ бакалавриата для родителей. Навык проверяет официальные источники в реальном времени, оценивает диапазоны проходных баллов, включая новые/не имеющие истории проекты, синтезирует анонимные опасения из публичных обсуждений, не раскрывая платформы или личности, анализирует пути аутентификации CSCSE / 教育部留学服务中心, ищет стоимость жизни в зарубежных городах, если возможен этап обучения за границей, извлекает вопросы о рисках, ориентированные на родителей, создает Markdown с оглавлением, генерирует красочный статический HTML, оптимизированный для мобильных устройств, с использованием нативного HTML и CSS, использует имена файлов артефактов на основе задач и разделяет оценку индивидуальной рекомендации (адаптация студента/семьи) от оценки комплексной силы проекта (с точки зрения комплексной силы проекта).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze Chinese-foreign cooperative undergraduate programs for parents…»

Analyze Chinese-foreign cooperative undergraduate programs for parents. The skill verifies official sources in real time, estimates admission rank ranges including new/no-history projects, synthesizes anonymous public-discussion concerns without exposing platforms or identities, analyzes CSCSE / 教育部留学服务中心 authentication paths, searches overseas-city living costs when an abroad stage is possible, extracts parent-facing risk questions, produces Markdown with a table of contents, generates colorful mobile-first static HTML with native HTML and CSS, uses task-based artifact filenames, and separates 个性化推荐度评价(学生/家庭适配) from 项目综合实力推荐度评价(项目综合实力角度).

ClawHub Agent Skills автор: c-narcissus v1.0.15 MIT-0 18 файлов тело ≈ 7 129 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 19 ч назад

Анализ китайско-иностранных совместных программ бакалавриата для родителей.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 17. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7129 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7129 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 80, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Ответ описан самодельной разметкой (12 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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 647 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (11 из 11)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

Внешние проверки

ClawHub: clean
CoopLens is a coherent education-analysis skill that uses web research and local report generation in ways that match its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 июн. 2026 г.