SKILLEMALL.ai

BD 出国留学文书撰写

На основе నేపథских данных студента и целевых учебных заведений или специальностей, планирует, пишет, переписывает и редактирует английские документы для подачи заявления на обучение за границу, включая личные заявления (PS/SOP), черновики рекомендательных писем, электронные письма потенциальным научным руководителям и английские резюме или академические CV для обучения за границей. Используется, когда пользователь предоставляет информацию о курсах, соревнованиях, научных исследованиях, диссертациях, проектах, стажировках, карьерных целях или научных руководителях и хочет подчеркнуть свои преимущества при подаче заявления, объяснить соответствие программы, уменьшить количество китайских выражений и создать документы в стиле зарубежных учебных заведений, которые можно напрямую доработать и подать; также используется для проверки существующих документов, сжатия до ограничения по количеству слов, унификации повествования всего пакета документов для подачи заявления или настройки в соответствии с темами учебных заведений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«根据学生背景与目标院校或专业,策划、撰写、改写和润色英文留学申请文书,覆盖个人陈述(PS/SOP)、推荐信草稿、联系潜在导师的套磁邮件以及留…»

根据学生背景与目标院校或专业,策划、撰写、改写和润色英文留学申请文书,覆盖个人陈述(PS/SOP)、推荐信草稿、联系潜在导师的套磁邮件以及留学英文简历或学术 CV。用于用户提供课程、竞赛、科研、论文、项目、实习、职业目标或导师信息,希望突出申请优势、说明项目匹配度、减少中式表达并生成可直接微调提交的海外院校风格文书时;也用于审校现有文书、压缩至字数限制、统一整套申请材料叙事或按院校题目定制。

ClawHub Agent Skills автор: caroljiang150-ai v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 571 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

На основе నేపథских данных студента и целевых учебных заведений или специальностей, планирует, пишет, переписывает и редактирует английские документы для…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (出国留学文书撰写) не совпадает с папкой (studying-abroad-documents)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 571 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 197 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent writing-assistance skill for overseas study applications, with no executable code or hidden high-impact behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 12 авг. 2026 г.