SKILLEMALL.ai

AC client-report-generator

Генерация профессиональных отчетов для клиентов из необработанных данных, метрик и KPI. Поддерживает сводки аналитики, отчеты о статусе проектов, ежемесячные/еженедельные обзоры производительности и результаты кампаний. Используйте, когда вас просят создать отчет для клиента, сгенерировать отчет о производительности, обобщить метрики для клиента, составить еженедельный/ежемесячный отчет, создать обновление статуса проекта, преобразовать аналитические данные в отчет или подготовить отчет по необработанным данным. Триггеры: "client report", "performance report", "weekly report", "monthly report", "status report", "generate report from data", "metrics report", "campaign report", "analytics summary".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate professional client-facing reports from raw data, metrics, an…»

Generate professional client-facing reports from raw data, metrics, and KPIs. Supports analytics summaries, project status reports, monthly/weekly performance reviews, and campaign results. Use when asked to create a client report, generate a performance report, summarize metrics for a client, build a weekly/monthly report, create a project status update, format analytics data into a report, or produce a deliverable report from raw data. Triggers on "client report", "performance report", "weekly report", "monthly report", "status report", "generate report from data", "metrics report", "campaign report", "analytics summary".

ClawHub Agent Skills автор: charlie-morrison v1.0.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 981 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерация профессиональных отчетов для клиентов из необработанных данных, метрик и KPI.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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

    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: 7. 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 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 981 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 631 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent report-generation helper that processes user-provided data and produces Markdown or HTML reports, with normal care needed for sensitive client information.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.