SKILLEMALL.ai

AC meeting-os

Автоматическое создание заметок о встречах и цикл выполнения задач. Активируйте этот навык всякий раз, когда пользователь упоминает заметки о встрече, резюме встречи, задачи, последующие действия, стенограмму, запись, резюме Zoom, встречу Teams, Tencent Meeting, Feishu meeting, WeCom meeting, загрузку аудио, загрузку видео, шаблон встречи, создание задачи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Auto meeting notes and action item execution loop. Trigger this skill…»

Auto meeting notes and action item execution loop. Trigger this skill whenever the user mentions meeting notes, meeting summary, action items, follow-up, transcript, recording, Zoom summary, Teams meeting, Tencent Meeting, Feishu meeting, WeCom meeting, upload audio, upload video, meeting template, task creation.

ClawHub Agent Skills автор: DTTNpole-commits v1.0.9 MIT-0 13 файлов тело ≈ 1 214 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Автоматическое создание заметок о встречах и цикл выполнения задач.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ШаблонNotionЛичная продуктивностьТексты и документыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 5, column 16: argument-hint: Free: 10 meetings/month. Pro billing via SkillPay: skillpay.me ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (meeting-os) не совпадает с папкой (meetingos)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 44
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1214 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 314 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This meeting automation skill is not clearly malicious, but it needs review because it can send meeting content to external workplace tools under broad triggers and has inconsistent packaging and disclosure.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.