SKILLEMALL.ai

AC teaching-app-builder

Создает из учебного текста/знаний/лекции/концепции однофайловое HTML-приложение для интерактивной демонстрации. Используется, когда пользователь хочет создать веб-демонстрацию, интерактивный учебный материал, визуальное объяснение, учебное демо, HTML-страницу демонстрации или хочет четко объяснить какую-либо концепцию с помощью диаграмм Chart.js/ECharts, блок-схем Mermaid, формул KaTeX/MathJax, SVG-иллюстраций, интерактивной анимации. Результат — один файл .html (открывается двойным щелчком в браузере, не требует сервера или сборки), библиотеки подключаются через CDN, доступные в материковом Китае (BootCDN/staticfile/360/npmmirror), встроенные 6 наборов профессиональных цветовых схем. Даже если пользователь говорит только «сделай веб-страницу/сделай демонстрацию/визуализируй этот контент/сделай эту главу интерактивной», не указывая явно «учебное приложение», следует использовать этот навык, если намерение состоит в том, чтобы превратить учебный контент в интерактивную демонстрационную страницу.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把一段教学文本/知识点/讲义/概念做成单文件 HTML 交互教学展示 app。当用户想把内容做成网页演示、交互课件、可视化讲解、教学 dem…»

把一段教学文本/知识点/讲义/概念做成单文件 HTML 交互教学展示 app。当用户想把内容做成网页演示、交互课件、可视化讲解、教学 demo、HTML 展示页,或想用 Chart.js/ECharts 图表、Mermaid 流程图、KaTeX/MathJax 公式、SVG 示意图、交互动画把某个知识点讲清楚时使用。产出单个 .html 文件(浏览器双击即开、无需服务器或构建),库通过中国大陆可访问的 CDN(BootCDN/staticfile/360/npmmirror)引用,内置 6 套专业配色方案。即使用户只说"做个网页/做个演示/可视化一下这段内容/把这章做成交互的"而没有明说"教学 app",只要意图是把知识内容做成可交互的展示页面,也应使用本 skill。

ClawHub Agent Skills автор: John Do v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 750 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создает из учебного текста/знаний/лекции/концепции однофайловое HTML-приложение для интерактивной демонстрации.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураОбучениеИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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

  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: 7. 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 58/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 750 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

  • +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
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 339 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local teaching-page generator with disclosed HTML output and CDN use, with some ordinary caution needed around broad activation and unsafe Markdown examples.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.