SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC tech-news-digest

Генерация дайджестов технологических новостей с унифицированной моделью источника, оценкой качества и многоформатным выводом. Сбор данных из шести источников: RSS-каналы, KOL в Twitter/X, релизы GitHub, GitHub Trending, Reddit и веб-поиск. Скрипты на основе конвейера с механизмами повторных попыток и дедупликацией. Поддерживает шаблоны Discord, электронной почты и markdown.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate tech news digests with unified source model, quality scoring,…»

Generate tech news digests with unified source model, quality scoring, and multi-format output. Six-source data collection from RSS feeds, Twitter/X KOLs, GitHub releases, GitHub Trending, Reddit, and web search. Pipeline-based scripts with retry mechanisms and deduplication. Supports Discord, email, and markdown templates.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 38 файлов · 1 скрипт тело ≈ 4 793 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 28 ч назад

Генерация дайджестов технологических новостей с унифицированной моделью источника, оценкой качества и многоформатным выводом.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

ГенераторDiscordGitHubTelegramИнфраструктуратип 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%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: openclaw-master-skills, openclaw-master-skills

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: 30. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "files"

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (tech-news-digest) не совпадает с папкой (xiaoding-dinstein-tech-news-digest)
  • 60Шаги. Шагов: 104, расплывчатых формулировок: 4
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4793 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -32 из 16 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 325 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 56 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 104 пунктов
  • +4Есть примеры (25 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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