SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC prompt-engineer / 提示词生成器

Преобразует расплывчатые и простые запросы пользователя в структурированные промпты экспертного уровня с четкой логикой и структурой, адаптированные к лучшим практикам больших моделей, таких как Gemini/GPT/Claude/Qwen.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将用户模糊简单的需求，转化为逻辑严密、结构清晰的专家级结构化Prompt，适配Gemini/GPT/Claude/Qwen等大模型最佳实践…»

将用户模糊简单的需求，转化为逻辑严密、结构清晰的专家级结构化Prompt，适配Gemini/GPT/Claude/Qwen等大模型最佳实践

ClawHub Agent Skills автор: DK-style v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 410 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Преобразует расплывчатые и простые запросы пользователя в структурированные промпты экспертного уровня с четкой логикой и структурой, адаптированные к лучшим…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникИИ и агентытип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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 50/100

  • 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 (prompt-engineer / 提示词生成器) не совпадает с папкой (prompt-engineer-1)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 410 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)
  • +3Длина description 69: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a prompt-generation skill with minor usability risks around broad triggering and default language, but no evidence of hidden access, persistence, credential use, or unsafe actions.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.