SKILLEMALL.ai

AF task-automation

Автоматизируйте повторяющиеся задачи с помощью скриптов, рабочих процессов и расписаний. Создавайте эффективную автоматизацию для файловых операций, обработки данных, вызовов API и запланированных заданий. Используйте при автоматизации повторяющейся работы, создании рабочих процессов или планировании задач. Триггеры: "автоматизировать", "рабочий процесс", "расписание", "повторяющийся", "пакетный", "cron".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automate repetitive tasks with scripts, workflows, and schedules. Crea…»

Automate repetitive tasks with scripts, workflows, and schedules. Create efficient automation for file operations, data processing, API calls, and scheduled jobs. Use when automating repetitive work, creating workflows, or scheduling tasks. Triggers on "automate", "workflow", "schedule", "repetitive", "batch", "cron".

ClawHub Agent Skills автор: engsathiago v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 157 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматизируйте повторяющиеся задачи с помощью скриптов, рабочих процессов и расписаний.

Как процесс F 27/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: context

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
27/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: context
Инструменты и файлы вес 18
0
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: context

Процессный рейтинг: все десять параметров 27/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: context
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): context
  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (task-automation) не совпадает с папкой (task-automation-workflows)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3157 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 319 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +4Есть примеры (26 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a plain automation guide with no executable install behavior, though its file, API, and scheduling examples should be used carefully.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.