SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC yijing-skill

Анализ гаданий по 64 гексаграммам И Цзин; поддержка декодирования числовых последовательностей, представления толкований, интерпретации с точки зрения Чжу Си/Нань Хуайцзиня, советов по повседневным делам и статистического анализа; используйте, когда пользователю требуется получить гексаграмму, интерпретировать ее, запросить тексты гексаграмм или линий или провести гадательный анализ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«易经64卦占卜分析；支持数字串解码、辞传呈现、朱熹/南怀瑾视角解读、日常事务建议及统计分析；当用户需要起卦、解读卦象、查询64卦卦辞爻辞或进…»

易经64卦占卜分析；支持数字串解码、辞传呈现、朱熹/南怀瑾视角解读、日常事务建议及统计分析；当用户需要起卦、解读卦象、查询64卦卦辞爻辞或进行占卜分析时使用

ClawHub Agent Skills автор: qiuzijun-nm v1.0.3 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 807 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 19 ч назад

Анализ гаданий по 64 гексаграммам И Цзин; поддержка декодирования числовых последовательностей, представления толкований, интерпретации с точки зрения Чжу…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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: 6. 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 51/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (yijing-skill) не совпадает с папкой (yijing-64gua)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 55
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1807 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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 78: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an offline Yijing reference and interpretation skill with local CSV data, and I found no hidden commands, credential use, network behavior, or unsafe install steps.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.