SKILLEMALL.ai

CF ai-daily-report

Ежедневное автоматическое создание и отправка сводки новостей об ИИ. Сценарии использования: когда пользователь говорит «Создай сводку новостей об ИИ» или когда система запускает задачу по расписанию. Ключевые слова: сводка новостей об ИИ, новости об ИИ, проекты с открытым исходным кодом в области ИИ, ежедневный отчет.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«每日自动生成 AI 资讯日报并发送。使用场景:用户说 “生成 AI 日报” 或者系统通过定时任务触发。关键词包括:AI日报、AI资讯、开源A…»

每日自动生成 AI 资讯日报并发送。使用场景:用户说 “生成 AI 日报” 或者系统通过定时任务触发。关键词包括:AI日报、AI资讯、开源AI项目、每日报告。

ClawHub Agent Skills автор: fireflywwj v1.0.0 MIT-0 11 файлов · 6 скриптов тело ≈ 516 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Ежедневное автоматическое создание и отправка сводки новостей об ИИ.

Как процесс F 33/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/report_template.svg, references/github_search.md, references/rss_news.md

ПроцедураGitHubДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
56
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/report_template.svg, references/github_search.md, references/rss_news.md
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: 11. 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: references/report_template.svg
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/github_search.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/rss_news.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/report_template.svg, references/github_search.md, references/rss_news.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/report_template.svg, references/github_search.md, references/rss_news.md
  • 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: 2, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 516 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)
  • +3Длина description 79: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill largely matches its AI daily report purpose, but it automatically sends reports to Feishu and processes unescaped internet content before upload, so users should review it carefully before installing.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.