SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DC huanzhi-fa-skill-pro

OPC — ваш партнер по капиталу на всех этапах развития бизнеса! 6 модулей ИИ: диагностика финансирования, условия TS, оценка капитала, радар господдержки, подбор FA, пост-инвестиционное управление. Начните с диагностики бизнес-плана + спецификаций HTML + конверсии и апгрейда. 🇨🇳 Нативный китайский | 🏛️ База политики OPC | 🧠 Оценка капитала | 🎨 Спецификации HTML | Триггеры: финансирование/условия/политика/тревожность/диагностика бизнес-плана

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OPC创业者全周期资本伙伴！6大AI模块：融资诊断+TS条款+Capital EQ+政策雷达+FA撮合+投后管家。入场先做BP诊断+HTML…»

OPC创业者全周期资本伙伴！6大AI模块：融资诊断+TS条款+Capital EQ+政策雷达+FA撮合+投后管家。入场先做BP诊断+HTML设计规范+转化升级🇨🇳 中文原生 | 🏛️ OPC政策库 | 🧠 Capital EQ | 🎨 HTML设计规范 | 触发：融资/条款/政策/焦虑/BP诊断

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: AI-innopower v3.1.0 MIT-0 43 файла · 7 скриптов тело ≈ 3 020 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 14 дн назад

OPC — ваш партнер по капиталу на всех этапах развития бизнеса!

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

ПроцедураПроизводствоИИ и агентыФинансытип 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
D
68/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
64
Качество 40%
75
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

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. 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 · 2

  • высокая Опасные команды cmd-pipe-to-shell docs/ginkley-platform-overview.md:105
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)
    curl -fsSL https://ginkley.ai/install.sh | bash
  • высокая Опасные команды cmd-pipe-to-shell docs/WAIC_2025_BOOTH_GUIDE.md:42
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)
    curl -fsSL https://ginkley.ai/install.sh | bash

Просканировано файлов: 37. 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 "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayNameEn"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "edition"

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: 38
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3020 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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
  • -256 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 153 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 37 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (12 из 22)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This finance-advice skill is broadly coherent, but it needs Review because it handles sensitive startup materials while giving inconsistent privacy, contact, persistence, and install guidance.
LLM: suspicious (high) · 23 сент. 2026 г.