SKILLEMALL.ai

BD my_stock_report_mgnt_skill

Активируется только при явном упоминании пользователем «аналитический отчет многомерная таблица» или «my_stock_report_mgnt_skill». Специально предназначен для структурированного архивирования (добавление) и поиска (запрос) выводов из аналитических отчетов по американским акциям в многомерных таблицах DingTalk (dingtalk-ai-table).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当且仅当用户明确提到“分析报告多维表”或“my_stock_report_mgnt_skill”时触发。专门用于美股分析报告结论在钉钉多维表…»

当且仅当用户明确提到“分析报告多维表”或“my_stock_report_mgnt_skill”时触发。专门用于美股分析报告结论在钉钉多维表(dingtalk-ai-table)中的结构化归档(新增)与检索(查询)。

ClawHub Agent Skills автор: canonxu v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 263 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Активируется только при явном упоминании пользователем «аналитический отчет многомерная таблица» или «mystockreportmgntskill».

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — 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%
99
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:15
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - **Base ID**: `1OQX…3mE`
    в кавычках

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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (my_stock_report_mgnt_skill) не совпадает с папкой (my-stock-report-mgnt-skill)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 263 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 108: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a narrow instruction-only skill for adding and querying stock analysis report records in a specific DingTalk table.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.