SKILLEMALL.ai

AB tianshu-review-calendar

На основе даты экзамена и списка предметов равномерно распределяет темы для повторения по дням до экзамена, генерируя Markdown-расписание (с возможностью печати и отметки). Используйте: во время сессии, при интенсивной подготовке к нескольким предметам; когда пользователь говорит «расписание повторения», «план на две недели до экзамена». НЕ для: будильников с точностью до часа; замены индивидуальной диагностики учебных привычек.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«根据考试日期与科目列表,把复习主题均摊到考前每一天,生成 Markdown 日程表(可打印勾选)。 Use when: 期末周、多门课冲刺;…»

根据考试日期与科目列表,把复习主题均摊到考前每一天,生成 Markdown 日程表(可打印勾选)。 Use when: 期末周、多门课冲刺;用户说「复习排期」「考前两周计划」。 NOT for: 精确到小时的闹钟;代替个人学习习惯诊断。

ClawHub Agent Skills автор: tianshu v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 103 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

На основе даты экзамена и списка предметов равномерно распределяет темы для повторения по дням до экзамена, генерируя Markdown-расписание (с возможностью…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктураЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 4
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 103 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
    • +3Длина description 118: рекомендуется 120–800 символов
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a simple local study-calendar generator that reads only user-provided topics and prints a Markdown schedule.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.