SKILLEMALL.ai

BF ai-daily-news

Инструмент для отслеживания прогресса в области ИИ. Активируется, когда пользователь спрашивает о последних новостях в сфере ИИ, например: «Какие сегодня новости в сфере ИИ?», «Суммируй новости ИИ за эту неделю», «Какие последние технические достижения?», «Что сейчас обсуждают в сообществе ИИ?». Фокусируется на отслеживании: релизов моделей (международных + отечественных), обновлений инструментов ИИ (новые инструменты/CLI/обновления функций), важных технических объявлений, популярных проектов/статей в сообществе, новых концепций/парадигм/практик. Выводит список кратких обзоров на китайском языке, отсортированных по популярности, со ссылками на оригинальные материалы. Не охватывает информацию о финансировании, коммерческих новостях и политике регулирования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 技术进展追踪工具。当用户询问 AI 领域最新动态时触发,如:"今天有什么 AI 新闻?""总结一下这周的 AI 动态""最近有什么技术…»

AI 技术进展追踪工具。当用户询问 AI 领域最新动态时触发,如:"今天有什么 AI 新闻?""总结一下这周的 AI 动态""最近有什么技术进展?""AI 圈最近在讨论什么?"。专注追踪:模型发布(国际+国内)、AI 工具迭代(新工具/CLI/功能更新)、重要技术公告,社区爆火项目/论文、新理念/新范式/新实践。输出中文摘要列表,按热度排序,附带原文链接。不覆盖融资、商业动态、监管政策。

ClawHub Agent Skills автор: Ziyang Fang v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 804 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Инструмент для отслеживания прогресса в области ИИ.

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url, 链接

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url, 链接
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. 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: 4. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: url
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 链接

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url, 链接
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): url, 链接
  • 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 (ai-daily-news) не совпадает с папкой (ai-daily-news-by-fang)
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 804 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 195 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed AI news digest skill that saves a local report and sends it to a user-configured Feishu recipient, with setup choices the user should review.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.