SKILLEMALL.ai

BC prompting-co

Взаимодействует с платформой The Prompting Company для мониторинга видимости бренда в AI-движках, управления отслеживаемыми запросами, просмотра и публикации черновиков контента, а также получения аналитики SOV и AI-трафика. Используйте, когда пользователь спрашивает о производительности бренда, анализе конкурентов, отслеживании запросов, утверждении контента или ежедневной/еженедельной статистике из своего рабочего пространства Prompting Company.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Interact with The Prompting Company platform to monitor brand visibili…»

Interact with The Prompting Company platform to monitor brand visibility across AI engines, manage tracked prompts, review and publish content drafts, and retrieve SOV and AI traffic analytics. Use when the user asks about brand performance, competitor analysis, prompt tracking, content approvals, or daily/weekly stats from their Prompting Company workspace.

ClawHub Agent Skills автор: Edward Tanoto v1.0.0 3 файла тело ≈ 9 070 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Взаимодействует с платформой The Prompting Company для мониторинга видимости бренда в AI-движках, управления отслеживаемыми запросами, просмотра и публикации…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, стоимость исполнения

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 9070 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (prompting-co) не совпадает с папкой (promptingco)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9070 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 85Шаги. Шагов: 106, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 360 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 74 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 106 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (71 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill has a coherent purpose, but it asks agents to use a live account session cookie and repeatedly passes that cookie into general-purpose subagent prompts.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.