SKILLEMALL.ai

BB curriculum-generator

Интеллектуальная система генерации учебных программ со строгим соблюдением этапов и политикой эскалации для человека.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Intelligent educational curriculum generation system with strict step…»

Intelligent educational curriculum generation system with strict step enforcement and human escalation policies

ClawHub Agent Skills автор: Tara Singh Kharwad v1.0.0 3 файла тело ≈ 10 516 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Интеллектуальная система генерации учебных программ со строгим соблюдением этапов и политикой эскалации для человека.

Как процесс B 79/100 · Почти готов — слабые места: стоимость исполнения

ГенераторОбучениеИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
55
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
79/100
Почти готов
Стоимость исполнения вес 6
40
Инструменты и файлы вес 18
60
Когда включается вес 12
70
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 3. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 10516 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 79/100

  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 10516 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 10
  • 100Шаги. Шагов: 228
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 20. 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)
  • +3Длина description 111: рекомендуется 120–800 символов
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -232 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 73 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 228 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (49 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill has a legitimate curriculum-generation purpose, but it needs review because it can run unsafe shell searches from user-provided topics and persist sensitive education context locally.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 10 сент. 2026 г.