SKILLEMALL.ai

BF digest-builder

Преобразование необработанного контента из пула агрегации в определяемые Digest: приоритетное получение кандидатов из списка непрочитанных FreshRSS через API Google Reader, затем выполнение дедупликации URL, кластеризации похожих событий, проверки извлечения основного текста, фильтрации шума, генерации резюме и предварительной сортировки. Используется в сценариях, требующих преобразования набора необработанных элементов ленты или непрочитанных элементов FreshRSS в структурированные документы-кандидаты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将聚合池中的原始候选内容转换为可判断的 Digest:优先从 FreshRSS 的未读列表经 Google Reader API 拉取候选,…»

将聚合池中的原始候选内容转换为可判断的 Digest:优先从 FreshRSS 的未读列表经 Google Reader API 拉取候选,再执行 URL 去重、相似事件聚类、正文抓取检查、噪音过滤、摘要生成与初步排序。用于需要把一批原始 feed 条目或 FreshRSS 未读条目整理成结构化候选文档的场景。

ClawHub Agent Skills автор: 阿晨聊技术 v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 656 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Преобразование необработанного контента из пула агрегации в определяемые Digest: приоритетное получение кандидатов из списка непрочитанных FreshRSS через API…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 链接

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 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: 9. 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: 链接

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 链接
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): 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
  • 100Шаги. Шагов: 81
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 656 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 156 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 81 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a legitimate FreshRSS digest builder that uses an API password and saves feed content locally as part of its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.