SKILLEMALL.ai

AF shanghai-service-guide

Помогает пользователям с вопросами о государственных услугах Шанхая, используя общедоступные данные руководства по услугам Шанхая «一网通办». Используйте, когда пользователь спрашивает о 上海办事, 一网通办, 办事指南, 去哪办, 哪个部门, 线上办理, 线下窗口, 个人事项, 法人事项, или хочет определить правильный отдел Шанхая, пункт обслуживания, онлайн/офлайн путь или следующий шаг для описанной потребности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Help users with Shanghai government service questions using public Sha…»

Help users with Shanghai government service questions using public Shanghai "一网通办" service-guide data. Use when the user asks about 上海办事, 一网通办, 办事指南, 去哪办, 哪个部门, 线上办理, 线下窗口, 个人事项, 法人事项, or wants to identify the right Shanghai department, service item, online/offline path, or next step for a described need.

ClawHub Agent Skills автор: 汤杭运 v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 071 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помогает пользователям с вопросами о государственных услугах Шанхая, используя общедоступные данные руководства по услугам Шанхая «一网通办».

Как процесс F 54/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/service_items.jsonl

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
54/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/service_items.jsonl
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/service_items.jsonl

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/service_items.jsonl
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/service_items.jsonl
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (shanghai-service-guide) не совпадает с папкой (tongban)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1071 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 306 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a public Shanghai government-service lookup guide with disclosed local references and optional public-data refresh scripts, but users should verify important official-process advice.
LLM: benign (high) · 28 мая 2026 г.