SKILLEMALL.ai

AD dingtalk-message

Отправка сообщений DingTalk. Используйте этот навык, когда пользователь упоминает «сообщение DingTalk», «отправить сообщение», «отправить уведомление», «уведомление группы», «сообщение группы», «Webhook», «сообщение робота», «робот отправляет сообщение», «рабочее уведомление», «сообщение в личный чат», «сообщение в групповой чат», «отозвать сообщение», «сообщение прочитано», «отправить Markdown», «отправить карточку сообщения», «ActionCard», «@кого-то», «@сотрудника», «at кого-то», «напомнить кому-то», «dingtalk message», «send message», «robot message», «work notification». Поддерживает: пользовательские групповые Webhook-боты (текст/Markdown/ActionCard/Link/FeedCard + подпись + @кого-то), отправка сообщений в личные чаты и групповые чаты через корпоративные внутренние приложения, отзыв сообщений, запрос статуса прочтения, рабочие уведомления и все другие операции, связанные с сообщениями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«钉钉消息发送。当用户提到"钉钉消息"、"发消息"、"发通知"、"群通知"、"群消息"、"Webhook"、"机器人消息"、"机器人发消息"、…»

钉钉消息发送。当用户提到"钉钉消息"、"发消息"、"发通知"、"群通知"、"群消息"、"Webhook"、"机器人消息"、"机器人发消息"、"工作通知"、"单聊消息"、"群聊消息"、"撤回消息"、"消息已读"、"发送Markdown"、"发卡片消息"、"ActionCard"、"@某人"、"@员工"、"at某人"、"提醒某人"、"dingtalk message"、"send message"、"robot message"、"work notification"时使用此技能。支持:群自定义 Webhook 机器人(文本/Markdown/ActionCard/Link/FeedCard + 加签 + @某人)、企业内部应用机器人单聊和群聊发送、消息撤回、已读查询、工作通知等全部消息类操作。

ClawHub Agent Skills автор: breath57 v0.1.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 011 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Отправка сообщений DingTalk.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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: 3. 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 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2011 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 350 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This looks like a legitimate DingTalk messaging skill, but it can send workplace messages using saved credentials after very broad trigger phrases.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.