SKILLEMALL.ai

BF 产品检验规程技能生成技能

Автоматически извлекает информацию о проверке на основе предоставленных пользователем данных, таких как план управления, отчеты об испытаниях, чертежи продукции, и генерирует документ Word с процедурой проверки продукции в соответствии со стандартным шаблоном, поддерживая проверку данных и маркировку отсутствующих элементов; используется, когда пользователю необходимо сгенерировать процедуру входного контроля, составить спецификацию входного контроля IQC или создать документ со стандартом контроля качества продукции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«根据用户提供的控制计划、测试报告、产品图纸等资料自动提取检验信息,按标准模板生成产品检验规程Word文档,支持数据校验与缺失项标注;当用户需…»

根据用户提供的控制计划、测试报告、产品图纸等资料自动提取检验信息,按标准模板生成产品检验规程Word文档,支持数据校验与缺失项标注;当用户需要生成入厂检验规程、编制IQC检验规范、制作产品质量检验标准文件时使用

ClawHub Agent Skills автор: engicool v0.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 718 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматически извлекает информацию о проверке на основе предоставленных пользователем данных, таких как план управления, отчеты об испытаниях, чертежи…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/template.docx

ПроцедураWordКачество и контрольтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/template.docx
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: 1. 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: assets/template.docx
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/template.docx
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/template.docx
  • 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 (产品检验规程技能生成技能) не совпадает с папкой (skill-inspection-procedure-generator)
  • 100Шаги. Шагов: 39
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 718 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 105: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill generates product inspection procedure documents from user-provided materials, and its file-writing behavior is disclosed and aligned with that purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.