SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC service-sop

Стандартная операционная процедура онлайн-консультаций и бронирования туристических услуг Хайлан (HL-CS-SOP-01 V3.4): полное сопровождение, включая распределение входящих запросов, сбор и подтверждение требований, подбор продукта, расчет стоимости, подтверждение и резервирование, контроль качества и предоставление PPT с планом поездки, последующие уведомления, а также три ветки: жалобы, выход за рамки услуг и групповые туры. Онлайн-консультант следует этому при каждом обращении.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«海岚旅行线上咨询与预订服务标准作业程序（HL-CS-SOP-01 V3.4）：全程约束，接入分流、需求采集与确认、产品匹配、报价、确认与占位…»

海岚旅行线上咨询与预订服务标准作业程序（HL-CS-SOP-01 V3.4）：全程约束，接入分流、需求采集与确认、产品匹配、报价、确认与占位、方案 PPT 制作质检与交付、后续告知七个阶段，以及投诉、超范围、团队三个分支。在线顾问每次接待都按此执行。

EverMind-AI/Raven Agent Skills автор: EverMind-AI Apache-2.0 1 файл тело ≈ 1 750 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Стандартная операционная процедура онлайн-консультаций и бронирования туристических услуг Хайлан (HL-CS-SOP-01 V3.4): полное сопровождение, включая…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 1. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 68
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1750 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 125 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.