AC global-skill-daily
Каждые 3 дня сканирует ClawHub + SkillHub для 10-мерных рекомендаций и сохраняет их в трех местах. Опционально сканирует память TRAE для рекомендаций, но производные отчеты не содержат контекстной информации, только агрегированные счетчики; исходное сканирование сохраняется только локально. Активируется, когда пользователь говорит «global skill daily» или «全球 skill 日报». v1.5.0 самозависимая модификация: зависит только от стандартной библиотеки Python, не требует сторонних пакетов или внешних CLI (lark-cli заменен на опциональное понижение версии). НЕ использовать для публикации новых навыков / изменения установленных навыков / аудита безопасности навыков / анализа локальной экосистемы навыков / пассивного обнаружения навыков.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«每 3 天扫描 ClawHub + SkillHub 做 10 维度推荐并三处存放。可选扫描 TRAE memory 用于推荐，但派生报告零…»
每 3 天扫描 ClawHub + SkillHub 做 10 维度推荐并三处存放。可选扫描 TRAE memory 用于推荐，但派生报告零上下文派生内容，只发布聚合计数，原始扫描仅存本地。当用户说「全球 skill 日报」「global skill daily」时触发。v1.5.0 自依赖改造：仅依赖 Python 标准库，无需第三方包或外部 CLI（lark-cli 改为可选降级）。Do NOT use for 发布新 skill / 修改已装 skill / skill 安全审计 / 本地 skill 生态分析 / 被动 skill 发现。
Каждые 3 дня сканирует ClawHub + SkillHub для 10-мерных рекомендаций и сохраняет их в трех местах.
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary"
Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100
- 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: 1, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 29
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1870 токенов
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 276 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.