SKILLEMALL.ai

AB english-word-coach

Тренер по изучению английского словарного запаса с анализом слов, управлением библиотекой слов и ежедневным повторением с интервалами. Используйте, когда пользователь вводит одно английское слово (для анализа и сохранения), говорит «收录» и слово, или говорит «复习» / «review» / «开始复习», чтобы начать сегодняшнюю сессию повторения (показывает полный анализ каждого слова по очереди). Управляет файлами memory/ENGLISH_WORDS.md и memory/DAILY_REVIEW_ГГММДД.md в текущем рабочем каталоге.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«English vocabulary learning coach with word analysis, vocabulary libra…»

English vocabulary learning coach with word analysis, vocabulary library management, and spaced-repetition daily review. Use when the user inputs a single English word (to analyze and collect it), says "收录" followed by a word, or says "复习" / "review" / "开始复习" to start today's review session (presents each word's full analysis one by one). Manages memory/ENGLISH_WORDS.md and memory/DAILY_REVIEW_YYYYMMDD.md in the current working directory.

ClawHub Agent Skills автор: Joe Hu v2.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 263 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Тренер по изучению английского словарного запаса с анализом слов, управлением библиотекой слов и ежедневным повторением с интервалами.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
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: 2. 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 65/100

    • 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
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1263 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 442 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a vocabulary coach that only creates and updates local Markdown study files for its stated learning workflow.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.