SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC channel_message

Используйте этот навык для проактивной отправки одностороннего сообщения пользователю/сеансу/каналу, обычно только когда пользователь явно просит отправить в канал/сеанс или когда требуется проактивное уведомление. Сначала запрашивайте сеансы с помощью qwenpaw chats list, затем отправляйте с помощью qwenpaw channels send.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill to proactively send a one-way message to a user/session…»

Use this skill to proactively send a one-way message to a user/session/channel, usually only when the user explicitly asks to send to a channel/session or when proactive notification is needed. First query sessions with qwenpaw chats list, then push with qwenpaw channels send.

agentscope-ai/CoPaw Agent Skills автор: agentscope-ai Apache-2.0 1 файл тело ≈ 1 418 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык для проактивной отправки одностороннего сообщения пользователю/сеансу/каналу, обычно только когда пользователь явно просит отправить в…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИИ и агентыОперации и проектытип 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
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
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

    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 name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 30, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (channel_message) не совпадает с папкой (channel_message-en)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1418 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 277 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 32 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.