SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD han-jr-system

Система Xiaohan: система автоматизированного контакта с поставщиками на платформе 1688. Сценарии использования: когда пользователю нужно связаться с поставщиками 1688, отправить запрос о цене, собрать предложения. Активируется для таких задач, как контакт с поставщиком карандашей на 1688, поиск поставщика dgx spark и т. д. Строго соблюдает принципы последовательного контакта, проверки в первую очередь и точности в первую очередь.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小翰系统：1688平台自动化供应商联系系统。使用场景：用户需要联系1688供应商、发送询价消息、收集报价时。触发于如联系1688铅笔供应商、…»

小翰系统：1688平台自动化供应商联系系统。使用场景：用户需要联系1688供应商、发送询价消息、收集报价时。触发于如联系1688铅笔供应商、搜索dgx spark供应商等任务。严格遵守逐家联系、验证优先、准确性优先原则。

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 80 файлов тело ≈ 2 777 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Система Xiaohan: система автоматизированного контакта с поставщиками на платформе 1688.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураPlaywrightРазработкатип 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
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
84
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Обфускация средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.

Автору

Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.

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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • средняя Обфускация obf-hex-escape-chain scripts/inquiry_records.txt:52
    Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов
    Supplier: cnalichn%E8%B4%9D%E5%8F%91%E9%9B%86%E5%9B%A2%E8%82%A1%E4%BB%BD%E6%9C%89%E9%99%90%E5%85%AC%E5%8F%B8
  • средняя Обфускация obf-hex-escape-chain scripts/inquiry_records.txt:64
    Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов
    Supplier: cnalichn%E6%B8%A9%E5%B7%9E%E5%B8%82%E4%BD%90%E6%BE%9C%E5%93%B2%E6%96%87%E5%85%B7%E6%9C%89%E9%99%90%E5%85%AC%E5%8F%B8
  • средняя Обфускация obf-hex-escape-chain scripts/inquiry_records.txt:70
    Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов
    Supplier: cnalichn%E5%B9%B3%E9%98%B3%E5%8E%BF%E4%BA%91%E7%A5%A5%E6%96%87%E5%85%B7%E5%8E%82
  • низкая Обфускация obf-hex-escape-chain scripts/results/鸭舌帽刺绣.json:36
    Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "link": "https://r.1688.com/auth/fcaReport.htm?_input_charset=utf8&loginId=…"
    в кавычках

Просканировано файлов: 80. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 92
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2777 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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 110: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -342 из 51 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 47 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 92 пунктов
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 5)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.