SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD 风险评估技能

Помогает пользователям без опыта пройти интерактивное анкетирование для оценки и реагирования на риски в соответствии с ISO31000; используется, когда пользователю требуется идентификация рисков, анализ рисков, реагирование на риски или создание отчета об управлении рисками.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«帮助零基础用户通过交互式问答完成ISO31000合规风险评估与应对；当用户需要风险识别、风险分析、风险应对或生成风险管理报告时使用…»

帮助零基础用户通过交互式问答完成ISO31000合规风险评估与应对；当用户需要风险识别、风险分析、风险应对或生成风险管理报告时使用

ClawHub Agent Skills автор: engicool v0.1.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 2 334 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Помогает пользователям без опыта пройти интерактивное анкетирование для оценки и реагирования на риски в соответствии с ISO31000; используется, когда…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураКачество и контрольтип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 7. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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 (风险评估技能) не совпадает с папкой (skill-iso31000-risk-assessment)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 215
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2334 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 65: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 38 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 215 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This risk-assessment skill appears purpose-aligned, but it should be reviewed because it reads full Excel workbooks and saves/prints potentially sensitive business-risk data with limited user controls.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.