SKILLEMALL.ai

BF 应用商店发布助手

Магазин приложений для личных целей: ① публикация готового установочного пакета (регистрация + загрузка + возврат адреса для проверки обновлений) ② помощь в интеграции автоматической проверки обновлений в приложение. Поддерживает форматы APK/EXE/DMG и другие. Вызывается при необходимости публикации после сборки или при подключении автообновлений приложения к магазину.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«个人应用商店全流程 skill:①发布构建好的安装包(登记 + 上传 + 返回检查更新地址)②指导把自动更新检查集成进应用。支持 APK/E…»

个人应用商店全流程 skill:①发布构建好的安装包(登记 + 上传 + 返回检查更新地址)②指导把自动更新检查集成进应用。支持 APK/EXE/DMG 等多格式。在打包完要发布、或要把应用接入商店自动更新时调用。

ClawHub Agent Skills v1.0.0 2 файла тело ≈ 3 823 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Магазин приложений для личных целей: ① публикация готового установочного пакета (регистрация + загрузка + возврат адреса для проверки обновлений) ② помощь в…

Как процесс F 28/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: $PAY_URL

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: $PAY_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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: $PAY_URL

Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: $PAY_URL
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): $PAY_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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (应用商店发布助手) не совпадает с папкой (appstore-publish)
  • 100Шаги. Шагов: 49
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3823 токенов

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 107: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 37 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly aligned with app publishing, but it gives agents too much automatic authority over account creation, paid activation, public uploads, credentials, and destructive app-management actions.
LLM: suspicious (high)