SKILLEMALL.ai

BF ccf-events

Запрос информации о недавних академических конференциях, сертифицированных конкурсах, расписаниях мероприятий и т. д. CCF (Китайская ассоциация компьютерных наук). Поддерживает персонализированные рекомендации (фильтрация мероприятий по области исследований/интересам пользователя), автоматическое различение статуса мероприятия (регистрация открыта/скоро начнется/завершено), поиск видео и материалов лекций в цифровой библиотеке для завершенных мероприятий.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«查询CCF(中国计算机学会)近期学术会议、认证竞赛、活动日程等信息。支持个性化推荐(根据用户研究领域/兴趣偏好筛选活动),自动区分活动状态(…»

查询CCF(中国计算机学会)近期学术会议、认证竞赛、活动日程等信息。支持个性化推荐(根据用户研究领域/兴趣偏好筛选活动),自动区分活动状态(报名中/即将开始/已结束),为已结束活动提供数字图书馆视频和讲稿检索。

ClawHub Agent Skills автор: BY v1.1.421 MIT-0 4 файла тело ≈ 4 898 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Запрос информации о недавних академических конференциях, сертифицированных конкурсах, расписаниях мероприятий и т.

Как процесс F 34/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
34/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. 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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/ensure_puppeteer.js:236
    Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
    console.log(`  node -e "const puppeteer = require('puppeteer'); (async () => { try { const browser = await puppeteer.launch({ executablePath: '${normalizedBrowserPath}', args: ['--no-sandbox', '--disa
    детекторстрока в коде

Просканировано файлов: 4. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: URL
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "auto_trigger"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 34/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): URL
  • 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
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4898 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 202
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
  • +3Длина description 105: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -223 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 87 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 202 пунктов
  • +4Есть примеры (24 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly does CCF event lookup, but it also includes under-declared recurring automation and local setup behavior users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.