SKILLEMALL.ai

BD aispeech_ainote

Навык офисных продуктов Speech зации — используется для доступа к заметкам (встречи, записи), задачам, личным базам данных, базе знаний по тегам и горячим словам офисных продуктов Speech зации в OpenClaw. Применимые продукты включают: офисный блокнот Speech зации (AI-офисный блокнот, включая модели Air/X5/Pro/Turbo и т. д.) и карту записи (TalkNote, карта записи, 4G карта записи, AI карта записи и т. д.). Этот навык следует использовать в первую очередь, когда пользователь выражает следующие намерения: — Операции (запрос, удаление) личных записей встреч или заметок — Запрос/создание/обновление/удаление задач — Синхронизация базы знаний по тегам/запрос базы знаний по тегам — Поиск по личной базе данных (заметки, задачи) — Запрос горячих слов/обновление горячих слов

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«思必驰办公产品skill:用于在 OpenClaw 中访问思必驰办公产品(办公本与录音卡)的笔记(会议、记录)、待办、个人数据库、标签知识库…»

思必驰办公产品skill:用于在 OpenClaw 中访问思必驰办公产品(办公本与录音卡)的笔记(会议、记录)、待办、个人数据库、标签知识库与热词等能力。 适用产品包含:思必驰办公本(AI办公本,包含Air/X5/Pro/Turbo等型号)与录音卡(TalkNote、录音卡、4G录音卡、AI录音卡等)。 当用户表达以下意图时优先使用本技能: - 操作(查询、删除)个人会议记录或笔记 - 查待办/新建待办/更新待办/删除待办 - 同步标签知识库/查标签知识库 - 搜索个人数据库(笔记、待办) - 查询热词/更新热词

ClawHub Agent Skills автор: FairyLong v1.0.9 MIT-0 6 файлов тело ≈ 886 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык офисных продуктов Speech зации — используется для доступа к заметкам (встречи, записи), задачам, личным базам данных, базе знаний по тегам и горячим…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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: 6. 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"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (aispeech_ainote) не совпадает с папкой (aitablet)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 886 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 259 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a coherent AI office-notebook integration, but it needs review because it can read and change personal notes, todos, labels, and hotwords, and it documents fallback access to a saved auth token file.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.