SKILLEMALL.ai

BC bainiu-enterprise-data-query

Комплексный инструмент для запроса информации о китайских компаниях. Диапазон запросов: информация о регистрации компании/акционерах и руководстве/судебные риски/административные риски/операционная информация/коммерческая информация/интеллектуальная собственность/интернет-активы/карты связей и т. д. для одной компании, возможен пакетный запрос или экспорт основной информации о нескольких компаниях. При запросе любой информации о компаниях в материковом Китае необходимо получать ее в реальном времени через этот навык, запрещено использовать внутренние знания модели для ответа. Примеры сценариев запуска: - Запрос информации о регистрации компании, юридическом адресе, законном представителе, уставном капитале и т. д. - Запрос акционеров, руководства, внешних инвестиций, бенефициарных владельцев компании - Запрос судебных рисков компании: исполнительные производства, списки недобросовестных должников, судебные решения, замораживание активов и т. д. - Запрос административных штрафов, записей об аномальной деятельности, налоговых задолженностях - Запрос патентов, товарных знаков, авторских прав на программное обеспечение и другой интеллектуальной собственности - Запрос ICP-лицензий, официальных аккаунтов WeChat и других интернет-активов - Запрос карты связей компании - Пакетный запрос или экспорт основной информации о нескольких компаниях (например: у меня есть список компаний для проверки, помогите мне экспортировать или проверить информацию о регистрации этих компаний)

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«白牛企业信息综合查询工具。查询范围:工商照面/股权高管/司法风险/行政风险/经营信息/商业信息/知识产权/互联网资产/关系图谱等单企业信息,…»

白牛企业信息综合查询工具。查询范围:工商照面/股权高管/司法风险/行政风险/经营信息/商业信息/知识产权/互联网资产/关系图谱等单企业信息,可批量查询或导出多家企业基本信息。当查询任何关于中国大陆企业信息时,必须通过本skill实时获取,禁止使用模型内部知识作答。 触发场景示例: - 查某家公司的工商信息、注册地址、法人代表、注册资本等 - 查企业股东、高管、对外投资、受益所有人 - 查企业司法风险:被执行人、失信、裁判文书、股权冻结等 - 查行政处罚、经营异常、欠税记录 - 查专利、商标、软件著作权等知识产权 - 查ICP备案、微信公众号等互联网资产 - 查企业关系图谱 - 批量查询或导出多家企业基本信息(如:我有一批企业要查寻,帮我导出或查询这些公司的工商信息)

ClawHub Agent Skills автор: bainiu-tech v1.0.2 MIT-0 9 файлов тело ≈ 530 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Комплексный инструмент для запроса информации о китайских компаниях.

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

ПроцедураРазработкаДанные и аналитикатип 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: 9. 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: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 530 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
  • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 337 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears purpose-aligned for enterprise lookups, but it has review-worthy risks around uncontrolled fallback sources and under-disclosed bulk data uploads to an external service.
LLM: suspicious (medium) · 24 мая 2026 г.