SKILLEMALL.ai

BD chinese-academic-writing-assistant

Для совместной работы над черновиками, разделами, переписыванием и рецензированием планов, глав, дипломных работ бакалавриата, магистерских работ и курсовых работ на китайском языке, а также над отчетами о начале проекта и литературными обзорами, на основе материалов автора, литературы или явного разрешения; используется при организации аргументации, проверке доказательств и цитат, обработке согласованности длинных текстов или снижении шаблонности выражений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用于依据作者材料、文献或明确授权来源,协作完成中文本科、硕士和课程论文、开题报告及文献综述的提纲、章节起草、改写和审稿;在组织论证、核对证据…»

用于依据作者材料、文献或明确授权来源,协作完成中文本科、硕士和课程论文、开题报告及文献综述的提纲、章节起草、改写和审稿;在组织论证、核对证据与引用、处理长稿一致性或降低模板化表达时使用。

ClawHub Agent Skills автор: gongyu0918 v0.1.4 MIT-0 12 файлов тело ≈ 902 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 25 ч назад

Для совместной работы над черновиками, разделами, переписыванием и рецензированием планов, глав, дипломных работ бакалавриата, магистерских работ и курсовых…

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

ГенераторИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
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: 1. 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 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 902 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 93: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a scoped Chinese academic-writing assistant with explicit safeguards against fabrication, ghostwriting, unsourced claims, automatic networking, and unauthorized persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 сент. 2026 г.