SKILLEMALL.ai
EN Войти

BB xueersi-parent-comment

Генератор комментариев для родителей Xueersi: Создает теплые, подходящие подписи родителей для табелей успеваемости, дневников и школьных форм связи на основе успеваемости ребенка. 学而思(Xueersi) 家长签字评语生成器 — Введите учебную ситуацию, сгенерируйте подходящий комментарий. От Xueersi-AI.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Xueersi Parent Comment Generator: Generate warm, appropriate parent si…»

Xueersi Parent Comment Generator: Generate warm, appropriate parent signature comments for report cards, homework books, and school communication forms based on the child's performance. 学而思(Xueersi) 家长签字评语生成器 — 输入学习情况，生成得体评语。By Xueersi-AI.

ClawHub Agent Skills автор: zhouzhi-tal v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 404 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Генератор комментариев для родителей Xueersi: Создает теплые, подходящие подписи родителей для табелей успеваемости, дневников и школьных форм связи на основе…

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

ГенераторИнфраструктураДанные 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%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Ошибки и развилки вес 10
55
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. 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 75/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 404 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)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 239 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a simple writing helper for parent-school comments and does not request code execution, credentials, network access, or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.