SKILLEMALL.ai

AF key-takeaways

Извлекает и обобщает ключевые выводы из документов, заметок о встречах, статей и другого текстового контента. Используйте, когда пользователь запрашивает резюме, маркированные списки, основные моменты, главные тезисы или TL;DR любого документа или текста. Создает структурированные выходные данные, такие как нумерованные списки, краткие отчеты и пункты действий. Поддерживает настраиваемые форматы вывода, включая экспорт в JSON для дальнейшего использования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extracts and summarizes key takeaways from documents, meeting notes, a…»

Extracts and summarizes key takeaways from documents, meeting notes, articles, and other text content. Use when the user asks for summaries, bullet points, main points, highlights, or a TL;DR of any document or body of text. Produces structured outputs such as numbered lists, executive summaries, and action items. Supports configurable output formats including JSON export for downstream use.

ClawHub Agent Skills автор: AIpoch v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 217 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Извлекает и обобщает ключевые выводы из документов, заметок о встречах, статей и другого текстового контента.

Как процесс F 79/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/guide.md, references/examples/

ГенераторТексты и документыИнфраструктураЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
79/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/guide.md, references/examples/
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
70
Шаги вес 15
100
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/guide.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/examples/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill-author"

Процессный рейтинг: все десять параметров 79/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/guide.md, references/examples/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/guide.md, references/examples/
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 52
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2217 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 18. 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)
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 394 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a simple local text-summarization skill; its documentation overpromises features, but there is no evidence of hidden access or harmful behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.