SKILLEMALL.ai

AB wechat-summary

Суммирует беседы в WeChat, сортирует непрочитанные сообщения, определяет, какие сообщения требуют ответа, и предлагает краткие варианты ответов, сохраняя при этом границы конфиденциальности. Используйте, когда вас просят обработать длинный чат, составить краткое резюме, извлечь пункты действий, решить, отвечать ли, или составить ответы на сообщения или групповые ветки в WeChat.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Summarize WeChat conversations, triage unread messages, identify which…»

Summarize WeChat conversations, triage unread messages, identify which items need a reply, and draft concise response suggestions while preserving privacy boundaries. Use when asked to digest a long chat, produce a catch-up summary, extract action items, decide whether to reply, or draft responses for WeChat messages or group threads.

ClawHub Agent Skills автор: Benboby v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 407 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 23 ч назад

Суммирует беседы в WeChat, сортирует непрочитанные сообщения, определяет, какие сообщения требуют ответа, и предлагает краткие варианты ответов, сохраняя при…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 65/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 407 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 336 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a narrow text-only skill for summarizing user-provided WeChat conversations and suggesting replies, with no executable code or hidden install behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 5 июн. 2026 г.