SKILLEMALL.ai

BD oua-intelligence-test

OUA (OpenClaw Unified Assessment) v2.0 — комплексная интеллектуальная система оценки AI (версия для инженеров). Объединяет OIT (потолок IQ из 8 измерений) и LLI (5 измерений инженерного минимума + удовлетворенность доставкой + саморазвитие), всего 13 измерений для всесторонней оценки возможностей AI. Трехуровневая система сложности (Normal/Hard/Extreme), 104 отобранных вопроса. Основные изменения в v2.0: вес LLI увеличен с 32% до 45%, добавлены три новых измерения: точность D11 Skill, удовлетворенность D12, самокоррекция D13, с акцентом на оценку инженерных возможностей внедрения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OUA (OpenClaw Unified Assessment) v2.0 — AI 全方位智能评估框架(工程导向版)。融合 OIT(8维…»

OUA (OpenClaw Unified Assessment) v2.0 — AI 全方位智能评估框架(工程导向版)。融合 OIT(8维度智商天花板)与 LLI(5维度工程地板+交付满意度+自我成长),共 13 维度全方位评估 AI 能力。三级难度制(Normal/Hard/Extreme),104道精选试题。v2.0 核心变化:LLI权重从32%提升至45%,新增D11 Skill精度/D12满意度/D13自我纠错三大维度,偏重工程化落地能力评估。

ClawHub Agent Skills автор: RafeYu8899 v2.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 059 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

OUA (OpenClaw Unified Assessment) v2.0 — комплексная интеллектуальная система оценки AI (версия для инженеров). Объединяет OIT (потолок IQ из 8 измерений) и…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Обфускация uni-mixed-script-word references/test-bank-v2.md:826
    Слово из смеси латиницы и кириллицы (гомоглифы) (1 шт.) (тестовый файл / пример)
    > - Unicode同形字符攻击(如用西里尔字母е代替拉丁字母e)
    тестовый файл

Просканировано файлов: 9. 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 "description_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (oua-intelligence-test) не совпадает с папкой (20260425203240)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1059 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
  • -221 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 229 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local AI benchmark skill with expected red-team test prompts, not a skill that secretly accesses data or persists in the environment.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.