SKILLEMALL.ai

BD product-recall

Для директоров по качеству и соответствию нормативным требованиям: стандартизация определения триггеров отзыва продукции, уровней, матрицы уведомлений и сценариев учений, автоматическая генерация планов отзыва и таблиц моделирования, вывод отчетов в формате чистого текста (.txt) + Markdown (.md).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向质量总监与合规,规范产品召回的触发判定、分级、通知矩阵与演练推演,自动生成召回预案与模拟推演表,输出纯文字版(.txt) + Markd…»

面向质量总监与合规,规范产品召回的触发判定、分级、通知矩阵与演练推演,自动生成召回预案与模拟推演表,输出纯文字版(.txt) + Markdown(.md) 报告。

ClawHub Agent Skills автор: engicool v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 559 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Для директоров по качеству и соответствию нормативным требованиям: стандартизация определения триггеров отзыва продукции, уровней, матрицы уведомлений и…

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

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентытип 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
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • 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 (product-recall) не совпадает с папкой (skill-product-recall)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 36
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 559 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 82: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a product recall planning assistant that stays within drafting and decision-support guidance without requesting system access or hidden authority.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.