SKILLEMALL.ai

AD requirement-document-generator

Эксперт по интеллектуальной обработке потребностей клиентов и созданию документации. Извлекает, анализирует и систематизирует структурированную документацию по требованиям из записей общения (документы Feishu, Miaoji, протоколы совещаний и т. д.), автоматически создавая документы Feishu. Сценарии запуска: (1) Пользователю требуется систематизировать документацию по требованиям клиентов (2) Требуется преобразовать протоколы совещаний в документацию по требованиям (3) Требуется извлечь ключевые требования из записей общения (4) Требуется создать техническое задание на проект (5) Требуется создать документ с бизнес-требованиями (BRD) или документ с требованиями к продукту (PRD).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«客户需求智能整理与文档生成专家。从沟通记录(飞书文档、妙记、会议纪要等)中提取、分析并整理成结构化的需求文档,自动生成飞书文档。触发场景:(…»

客户需求智能整理与文档生成专家。从沟通记录(飞书文档、妙记、会议纪要等)中提取、分析并整理成结构化的需求文档,自动生成飞书文档。触发场景:(1) 用户需要整理客户需求文档 (2) 需要将会议纪要转换为需求文档 (3) 需要从沟通记录提取关键需求 (4) 需要生成项目需求说明书 (5) 需要创建业务需求文档 (BRD) 或产品需求文档 (PRD)

ClawHub Agent Skills автор: 641 v1.0.1 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 250 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Эксперт по интеллектуальной обработке потребностей клиентов и созданию документации.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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

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: 11. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (requirement-document-generator) не совпадает с папкой (feishu-requirement-document-generator)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 114
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1250 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 173 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 54 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 114 пунктов
  • +4Есть примеры (21 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill’s Feishu document reading and document creation behavior matches its stated purpose, but users should review sensitive content and sharing permissions before use.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.