SKILLEMALL.ai

BD geography-score-improvement

Специализированный навык для повышения успеваемости по географии в старшей школе. Предоставляет точные ответы на вопросы, поиск по учебникам, набор инструментов, управление ошибочными ответами, анализ реальных экзаменационных заданий, советы по повышению успеваемости и т. д. Используется, когда пользователь задает вопросы о знаниях по географии в старшей школе, анализе заданий, содержании учебников, формулах и диаграммах, систематизации ошибок, анализе реальных экзаменационных заданий, советах по повышению успеваемости и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«高中地理提分专项技能,提供精准答疑、教材查询、工具包、错题管理、真题解析、提分技巧等功能。当用户询问高中地理相关的知识点、题目解析、教材内容…»

高中地理提分专项技能,提供精准答疑、教材查询、工具包、错题管理、真题解析、提分技巧等功能。当用户询问高中地理相关的知识点、题目解析、教材内容、公式图表、错题整理、真题解析、提分技巧等内容时使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: flyswimmer v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 349 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Специализированный навык для повышения успеваемости по географии в старшей школе.

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

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
61
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: geography-score-improvement (ClawHub)

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: 4. 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 (geography-score-improvement) не совпадает с папкой (mytest)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 349 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)
  • +3Длина description 100: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only high-school geography study skill with no code execution, credentials, install hooks, or hidden system access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.