SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC ielts-tuyaya-upload

Загрузка файлов для анализа экзамена IELTS Reading на сервер, поддержка токен-режима (вход в личный кабинет) и анонимного режима. Используется, когда пользователь хочет загрузить существующий файл анализа или просмотреть свою панель управления анализом. Ключевые слова: загрузить анализ, загрузить файл анализа, sync review, upload review, просмотреть мои записи анализа, моя панель управления, dashboard, tuyaya upload, пакетная синхронизация.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«上传雅思阅读复盘文件到服务器，支持 token 模式（进个人主页）和匿名模式。当用户想要上传已有的复盘 JSON、查看个人复盘仪表板时使用。…»

上传雅思阅读复盘文件到服务器，支持 token 模式（进个人主页）和匿名模式。当用户想要上传已有的复盘 JSON、查看个人复盘仪表板时使用。触发词：上传复盘、上传复盘文件、sync review、upload review、查看我的复盘记录、我的仪表板、dashboard、tuyaya 上传、批量同步。

ClawHub Agent Skills автор: dengjiawei1226 v1.3.2 MIT-0 7 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 290 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Загрузка файлов для анализа экзамена IELTS Reading на сервер, поддержка токен-режима (вход в личный кабинет) и анонимного режима.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal scripts/upload.js:81
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
    pwd = pwd.slice(0, -1);
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc SKILL.md:211
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    1. `echo $IELTS_USER_TOKEN` 是否真的有值（可能 `.zshrc` 没 source）
    в кавычках

Просканировано файлов: 7. 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 58/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1290 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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 152 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly does what it says, but it handles account tokens and “anonymous” identity data in ways users should review carefully before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 23 июн. 2026 г.