SKILLEMALL.ai

AC meme-analyst

Используйте, когда пользователь отправляет вам изображение, мем, скриншот или просит вас объяснить шутку или мем. Также используется при регулярном получении мемов из каналов Telegram. Разлагайте визуальные и текстовые элементы, ищите в Интернете каждую культурную ссылку на оригинальном языке, понимайте слои юмора, включая пост-иронию и специфический российский контекст. Верьте, что мем СМЕШНОЙ — выясните ПОЧЕМУ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when a user sends you an image, meme, screenshot, or asks you to e…»

Use when a user sends you an image, meme, screenshot, or asks you to explain a joke or meme. Also used during cron meme ingestion from Telegram channels. Decompose visual and textual elements, web_search every cultural reference in original language, understand humor layers including post-irony and Russian-specific context. Trust that the meme IS funny — figure out WHY.

ClawHub Agent Skills автор: Anthony v1.1.0 2 файла тело ≈ 3 825 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Также используется при регулярном получении мемов из каналов Telegram.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторTelegramИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 10
    • 100Шаги. Шагов: 72
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3825 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +3Длина description 372 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 25 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 72 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +2Инструкции двуязычные (RU + EN)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is not malicious, but it should be reviewed because it can automatically ingest Telegram media and persist channel/user explanations without clear consent or retention limits.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.