SKILLEMALL.ai

AC clawhub

Составляйте китайские ежедневные отчеты, еженедельные/ежемесячные сводки, резюме встреч, учебные заметки и краткие обзоры исследований из черновиков, ссылок, журналов чатов, документов или веб-исследований. Используйте, когда пользователь просит написать «写日报、周报、月报、总结、复盘、学习笔记» или исследовать и объяснить темы сетевых технологий и кибербезопасности для обучения, внутреннего обмена или оборонительного понимания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Draft Chinese daily reports, weekly/monthly summaries, meeting recaps,…»

Draft Chinese daily reports, weekly/monthly summaries, meeting recaps, study notes, and concise research digests from rough notes, links, chat logs, documents, or web research. Use when the user asks to 写日报、周报、月报、总结、复盘、学习笔记,or to research and explain networking and cybersecurity topics for learning, internal sharing, or defensive understanding.

ClawHub Agent Skills автор: 381608544 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 870 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Составляйте китайские ежедневные отчеты, еженедельные/ежемесячные сводки, резюме встреч, учебные заметки и краткие обзоры исследований из черновиков, ссылок…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ГенераторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (clawhub) не совпадает с папкой (clawhub-report)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 77
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 870 токенов

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 346 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only Chinese writing and research skill whose behavior matches its stated purpose and does not request special system access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.