SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF ai_daily_briefing_generator

Собирает ежедневную информацию об ИИ с помощью нескольких движков (SearXNG и Tavily), выполняет дедупликацию, стратегическую классификацию и извлечение инсайтов, чтобы в конечном итоге сгенерировать 5-9 ежедневных отчетов по ИИ для руководства.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«调用多引擎（SearXNG 与 Tavily）抓取当日 AI 情报，执行去重、战略分级与洞察提炼，最终生成 5-9 条高管级 AI 日报。…»

调用多引擎（SearXNG 与 Tavily）抓取当日 AI 情报，执行去重、战略分级与洞察提炼，最终生成 5-9 条高管级 AI 日报。

ClawHub Agent Skills автор: davyzhou1977-sketch v1.3.1 MIT-0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 488 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Собирает ежедневную информацию об ИИ с помощью нескольких движков (SearXNG и Tavily), выполняет дедупликацию, стратегическую классификацию и извлечение…

Как процесс F 28/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL

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
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
56
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных read-dotenv INSTALL.md:123
    Чтение файла .env
    cat ~/.openclaw/.env | grep TAVILY

Просканировано файлов: 5. 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: URL
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "parameters"

Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): URL
  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ai_daily_briefing_generator) не совпадает с папкой (ai-news-daily-zh)
  • 100Шаги. Шагов: 57
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1488 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 69: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently generates AI news briefings using disclosed search tools and an optional daily schedule, with no evidence of hidden exfiltration or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.