SKILLEMALL.ai

AC hpc-elmerfem

Создавайте, проверяйте, отлаживайте и автоматизируйте рабочие процессы ElmerFEM. Используйте при работе с файлами входных данных решателя Elmer `.sif`, каталогами сеток, блоками уравнений и материалов, мультифизическим сопряжением, граничными условиями, переходными элементами управления или проблемами выполнения и вывода ElmerSolver.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build, review, debug, and automate ElmerFEM workflows. Use when workin…»

Build, review, debug, and automate ElmerFEM workflows. Use when working with Elmer `.sif` solver input files, mesh directories, equation and material blocks, multiphysics coupling, boundary conditions, transient controls, or ElmerSolver execution and output issues.

ClawHub Agent Skills автор: fzj v0.1.0 MIT-0 15 файлов · 1 скрипт тело ≈ 538 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создавайте, проверяйте, отлаживайте и автоматизируйте рабочие процессы ElmerFEM.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

    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: 15. 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 53/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 26
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 538 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 265 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (11 из 11)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent ElmerFEM workflow helper with visible documentation and a small Slurm run template, and I found no hidden data access, persistence, or deceptive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.