SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC xuebang-data-skill

Просмотр данных Xuebang. Используется для входа в бэкэнд Xuebang и чтения сегодняшних бизнес-данных и данных задач на главной странице. Используйте этот навык, когда пользователь хочет: - Просмотреть сегодняшние данные Xuebang - Просмотреть данные Xuebang - Сегодняшние данные Xuebang - Данные Xuebang - Просмотреть сегодняшние бизнес-данные кампуса Триггеры: Xuebang, сегодняшние данные, бизнес-данные, данные задач, данные кампуса

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«查看学邦数据。用于登录学邦后台并读取首页今日经营数据与待办数据。 Use this skill when the user wants to…»

查看学邦数据。用于登录学邦后台并读取首页今日经营数据与待办数据。 Use this skill when the user wants to: - 查看学邦今日数据 - 查看学邦数据 - 学邦今日数据 - 学邦数据 - 查看校区今日经营数据 Triggers: 学邦, 今日数据，经营数据，待办数据，校区数据

ClawHub Agent Skills автор: chuanSir123 v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 674 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Просмотр данных Xuebang.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
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: 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 59/100

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 44
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 674 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 154 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill has a clear purpose, but it saves a business login username and password in a workspace note by default, which needs review before installation.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.