SKILLEMALL.ai

BF gangtise-kb

Семантический поиск по внутренней базе знаний Gangtise (отчеты, мнения, протоколы совещаний и т. д.) с возвратом высокорелевантных фрагментов контента. Обязательно используйте этот навык, когда вам нужно прочитать или проанализировать фактическое содержание документов (например, аргументы, выводы, абзацы и т. д.) и вас не волнует, как найти файл; если вы предпочитаете сначала отфильтровать по типу/дате/ценным бумагам и т. д., а затем скачать и проверить, используйте `gangtise-file`. Результаты поиска основаны на семантическом соответствии, подчеркивая профессионализм, точность и максимально полное покрытие информации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«对 Gangtise 内部知识库(报告、观点、会议纪要等)进行语义检索,返回高相关度的内容片段。当你需要阅读或推理文档的真实内容(如论点、结…»

对 Gangtise 内部知识库(报告、观点、会议纪要等)进行语义检索,返回高相关度的内容片段。当你需要阅读或推理文档的真实内容(如论点、结论、段落等),并且不关心如何定位文件时,务必使用本技能;若你更偏向先按类型/日期/证券等定位筛选再下载核验,请使用 `gangtise-file`。检索结果以语义匹配为核心,强调专业性、准确性与信息覆盖尽可能完整。

ClawHub Agent Skills автор: GangtiseGts v1.4.3 MIT-0 5 файлов тело ≈ 428 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Семантический поиск по внутренней базе знаний Gangtise (отчеты, мнения, протоколы совещаний и т.

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

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/.authorization
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: 5. 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: scripts/.authorization

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/.authorization
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/.authorization
  • 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 (gangtise-kb) не совпадает с папкой (gangtise-kb-api)
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 428 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

  • +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
  • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 177 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent Gangtise internal knowledge-base search skill, but it relies on sensitive credentials and can optionally save or download internal documents locally.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.