SKILLEMALL.ai

AC tech-to-product

Используйте для запросов только о переводе материалов или технологий материаловедения в реальные продукты. Предоставляйте ответы, ориентированные на применение, которые переводят материалы и инженерные технологии в реальные продукты, с акцентом на выбор материалов, методы обработки, требования к производительности и интеграцию в функциональные системы с учетом практических производственных и эксплуатационных ограничений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use for queries only about translating materials or material science t…»

Use for queries only about translating materials or material science technologies into real-world products. Generate application-focused responses that translate materials and engineering technologies into real-world products, with emphasis on material selection, processing methods, performance requirements, and integration into functional systems under practical manufacturing and operational constraints.

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 075 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте для запросов только о переводе материалов или технологий материаловедения в реальные продукты.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 53, расплывчатых формулировок: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1075 токенов

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 408 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward writing guide for turning materials-science technologies into product/application analysis, with no code execution, persistence, or sensitive access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.