SKILLEMALL.ai

BC open-leqi-assistant

Помощник по анализу проектов и поиску кода в проекте Leqiao (open-leqi). Активируется, когда пользователь задает вопросы о системе счетов-фактур Leqiao, функциях выбора, функциях вычета, интерфейсах использования счетов и т. д. Этот навык предоставляет понимание архитектуры проекта, быстрый поиск кода, анализ бизнес-процессов и рекомендации по диагностике проблем.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«乐企(open-leqi)项目分析与代码定位助手技能。当用户询问关于乐企发票系统、勾选能力、抵扣功能、用票接口等问题时触发。本技能提供项目架…»

乐企(open-leqi)项目分析与代码定位助手技能。当用户询问关于乐企发票系统、勾选能力、抵扣功能、用票接口等问题时触发。本技能提供项目架构理解、代码快速定位、业务流程分析和问题诊断建议。

ClawHub Agent Skills автор: allanseven v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 044 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник по анализу проектов и поиску кода в проекте Leqiao (open-leqi).

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
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

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: 7. 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 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: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1044 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 95: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The supplied scan signals show no concrete security issue, but the target artifact files were not available for a full independent artifact review.
LLM: benign (low) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.