SKILLEMALL.ai

BC inspection-report-guard

Защита от несоответствия в отчетах о проверке. Перед публикацией отчетов о проверке качества продукции, отчетов о заказных испытаниях, отчетов о выборочном контроле в реальном времени проверяет, соответствуют ли они нормативным требованиям «Закона о качестве продукции», «Правил управления квалификацией испытательных и инспекционных учреждений» и RB/T 214, блокирует несоответствующий контент и дает рекомендации по изменению.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«检测报告合规护栏。在产品质量检测报告、委托检验报告、监督抽查报告发布前,实时检测是否符合《产品质量法》《检验检测机构资质认定管理办法》及RB…»

检测报告合规护栏。在产品质量检测报告、委托检验报告、监督抽查报告发布前,实时检测是否符合《产品质量法》《检验检测机构资质认定管理办法》及RB/T 214等规范要求,拦截不合规内容并给出修改建议。

ClawHub Agent Skills автор: 1003429073 v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 433 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Защита от несоответствия в отчетах о проверке.

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

ПроцедураКачество и контрольИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
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: 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 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: 29
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 433 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)
  • +3Длина description 97: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a focused compliance-checking skill for Chinese product inspection reports, with no hidden execution, persistence, or data-access behavior in the artifact.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 12 авг. 2026 г.