SKILLEMALL.ai

BC skill-1

Анализируйте предоставленные пользователем изображения или документы, обобщая стиль письма по четырем измерениям: «предпочтения в лексике», «привычки в построении предложений», «структурные особенности» и «стилистические особенности», а также генерируйте новые статьи на основе этих стилевых особенностей. Обязательно запускайте этот навык в следующих ситуациях: пользователь вводит /skill-1, /skill-2, $skill-1, $skill-2, skill-1 или skill-2; пользователь просит проанализировать стиль письма, слог, тон или словарные привычки определенного текста, изображения или документа; пользователь просит «имитировать», «писать в стиле» или «использовать тот же стиль» определенного образца или справочного материала; пользователь предоставляет один или несколько образцов и просит создать новый контент в соответствии с их стилем. Даже если пользователь явно не использует термин «анализ стиля», этот навык следует запускать, если намерение состоит в извлечении/копировании стилевых особенностей определенного текста.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«分析用戶提供的圖片內容或文檔,從「用詞偏好」「句式習慣」「結構特點」「語氣風格」四個維度總結寫作風格,並可依據此風格特點生成新文章。務必在以…»

分析用戶提供的圖片內容或文檔,從「用詞偏好」「句式習慣」「結構特點」「語氣風格」四個維度總結寫作風格,並可依據此風格特點生成新文章。務必在以下情況觸發此技能:用戶輸入 /skill-1、/skill-2、$skill-1、$skill-2、skill-1 或 skill-2;用戶要求分析某段文字、圖片、文檔的寫作風格、文筆、語氣或用詞習慣;用戶要求「模仿」「仿寫」「用同樣的風格寫一篇」某篇範文或參考資料;用戶提供一篇或多篇範文並要求依照其風格產出新內容。即使用戶沒有明確使用「風格分析」一詞,只要意圖是提取/複製某段文字的寫作特徵,都應觸發此技能。

ClawHub Agent Skills автор: AwwSunny v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 507 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализируйте предоставленные пользователем изображения или документы, обобщая стиль письма по четырем измерениям: «предпочтения в лексике», «привычки в…

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

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
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: 2. 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: 42
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 507 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -5Имя "skill-1" ничего не говорит о задаче
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 276 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward writing-style analysis and imitation helper with no hidden execution, persistence, credential use, or unrelated data access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 30 авг. 2026 г.