AD auto-grading
Интеллектуальная проверка домашних заданий — автоматизированный обзор многодокументных выпускных проектов/диссертаций. Триггерные слова: «проверить домашнее задание», «проверить выпускной проект», «проверка выпускного проекта», «проверить архив», «интеллектуальная проверка», загрузка файлов или каталогов с дипломными проектами/архивами. Поддерживает: пакетное чтение doc/docx/pdf/pptx, многомерную оценку (полнота содержания/форматирование/логическая согласованность/обоснованность аргументации), проверку согласованности между документами (список литературы, названия, даты, ссылки), оценку презентаций PPT (основная информация/структура содержания/визуальная привлекательность/выражение точки зрения), проверку формата ссылок GB/T 7714. Встроенные защитные механизмы: каждое замечание содержит ссылку на исходный файл и уровень достоверности, перед выводом автоматически выполняется тройная самопроверка (источник доказательств отслеживается/исключение шума при извлечении/исключение путаницы файлов) — лучше пропустить, чем ошибиться.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能批改作业——毕业设计/论文多文档自动化审查。触发词："批改作业"、"审查毕业设计"、"毕设审查"、"审查存档"、"智能批改"、上传论文/…»
智能批改作业——毕业设计/论文多文档自动化审查。触发词："批改作业"、"审查毕业设计"、"毕设审查"、"审查存档"、"智能批改"、上传论文/毕设存档文件或目录。 支持：doc/docx/pdf/pptx 批量读取、多维度评分（内容完整性/格式规范性/逻辑一致性/论证合理性）、跨文档一致性检查（书名词号日期引用）、PPT答辩评审（基本信息/内容结构/视觉美感/观点表达）、GB/T 7714参考文献格式校验。 内置安全护栏：每条问题标注出处文件和置信度，输出前自动执行三问自查（证据可溯源/排除提取噪声/排除文件混淆）——宁可漏报，不可误报。
Интеллектуальная проверка домашних заданий — автоматизированный обзор многодокументных выпускных проектов/диссертаций.
Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100
- 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
- 75Шаги. Шагов: 3
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 816 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 273 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.