SKILLEMALL.ai

BC ruankao-essay-writing

Охватывает весь процесс написания эссе для高级 (продвинутого) уровня экзамена Ruankao, поддерживая все 5 продвинутых квалификаций (архитектор систем / менеджер проектов информационных систем / системный аналитик / дизайнер сетевого планирования / менеджер системного планирования и управления). Предоставляет полное руководство по подготовке проекта, анализу вопросов, написанию плана, написанию резюме, заполнению основного текста, проверке и корректуре, выбирая соответствующие примеры проектов, точки зрения и стандарты профессиональной глубины в зависимости от типа квалификации пользователя. Активируется, когда пользователь упоминает запросы, связанные с написанием эссе, такие как «помоги мне написать эссе», «руководство по написанию эссе», «как подготовить эссе», «исправить эссе», «план эссе», «шаблон эссе». Неприменимо для оценки эссе (это обязанность ruankao-essay-scoring).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«覆盖软考高级论文写作全流程,支持全部 5 个高级资格(系统架构设计师/信息系统项目管理师/系统分析师/网络规划设计师/系统规划与管理师)。提…»

覆盖软考高级论文写作全流程,支持全部 5 个高级资格(系统架构设计师/信息系统项目管理师/系统分析师/网络规划设计师/系统规划与管理师)。提供项目准备、试题分析、提纲撰写、摘要撰写、正文填充、检查校对全流程指导,按用户资格类型选择对应的项目案例、写作视角和专业深度标准。当用户提到"帮我写论文""论文指导""如何准备论文""改论文""论文提纲""论文模板"等涉及论文写作的需求时触发。不适用于论文评分(那是 ruankao-essay-scoring 的职责)。

ClawHub Agent Skills автор: Nieen v1.2.3 MIT-0 14 файлов тело ≈ 2 314 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 12 ч назад

Охватывает весь процесс написания эссе для高级 (продвинутого) уровня экзамена Ruankao, поддерживая все 5 продвинутых квалификаций (архитектор систем / менеджер…

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

ГенераторТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
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

  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: 14. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "related_skills"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill_type"

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. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 74
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2314 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 231 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 33 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (12 из 12)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a document-only exam essay writing helper whose read/write permissions fit drafting and editing user-provided essays.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 23 авг. 2026 г.