SKILLEMALL.ai

BF 报价单工作流

Автоматически генерирует коммерческие предложения (Excel/Word/HTML/PDF), интегрирует проверку данных для предотвращения использования примеров данных, поддерживает OKKI CRM.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自动化生成报价单(Excel/Word/HTML/PDF),集成数据验证防止示例数据,支持 OKKI CRM…»

自动化生成报价单(Excel/Word/HTML/PDF),集成数据验证防止示例数据,支持 OKKI CRM

ClawHub Agent Skills автор: Jaden's built a claw v3.0.0 MIT-0 40 файлов · 3 скрипта тело ≈ 2 146 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматически генерирует коммерческие предложения (Excel/Word/HTML/PDF), интегрирует проверку данных для предотвращения использования примеров данных…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/QT-TEST-001-Final.pdf

ПроцедураПродажи и CRMИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
48
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/QT-TEST-001-Final.pdf
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 40. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/QT-TEST-001-Final.pdf
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/QT-TEST-001-Final.pdf
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): examples/QT-TEST-001-Final.pdf
  • 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 (报价单工作流) не совпадает с папкой (quotation-workflow)
  • 100Шаги. Шагов: 53
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2146 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +3Длина description 54: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -276 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -411 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -34 из 10 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +4Есть примеры (21 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 48.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches quotation generation, but it can automatically pass quotation data to an external OKKI sync workflow and gives some under-scoped handling guidance for sensitive customer documents.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.