SKILLEMALL.ai

AC daily-english-vocab

Ежедневная практика английской лексики и разговорной речи с помощью запланированной доставки по cron. Отправляет ежедневный урок из двух частей: (1) фраза для Small Talk из реальной жизни с контекстом, вариантами и естественными ответами, и (2) 3-5 тематических слов с произношением, примерами предложений и советами. Лексика меняется по 12 жизненным категориям каждые 2-3 дня для всестороннего охвата. Используйте при: настройке ежедневного изучения английского, практике лексики, создании cron-задания для уроков английского, расписании изучения языка или запросе "учи меня английскому ежедневно". Также срабатывает на: 每日英语, 学英语, English lesson, vocab of the day, word of the day.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Daily English vocabulary and conversation practice via scheduled cron…»

Daily English vocabulary and conversation practice via scheduled cron delivery. Sends a daily lesson with two parts: (1) a real-life Small Talk phrase with context, variations, and natural responses, and (2) 3-5 themed vocabulary words with pronunciation, example sentences, and tips. Vocabulary rotates through 12 life categories every 2-3 days for comprehensive coverage. Use when: setting up daily English learning, vocabulary practice, creating an English lesson cron job, language learning schedule, or "teach me English daily". Also triggers on: 每日英语, 学英语, English lesson, vocab of the day, word of the day.

ClawHub Agent Skills автор: Junhao Wang v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 094 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Ежедневная практика английской лексики и разговорной речи с помощью запланированной доставки по cron.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
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

    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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 34, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1094 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
    • -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 613 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill sets up daily English lesson messages and keeps a small local progress file, which matches its stated learning purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.