SKILLEMALL.ai

BD meeting-digest-skill

На основе интеллектуальных заметок и транскрипции Tencent Meeting (tmeet) объединяет несколько встреч в структурированные еженедельные отчеты и отчеты по анализу. Активируется, когда пользователь говорит: «Сгенерировать еженедельный отчет», «Анализ встречи», «Суммировать заметки встречи для анализа», «Извлечь действия между встречами», «Обобщить выводы нескольких встреч в один отчет».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于腾讯会议(tmeet)智能纪要与转写,把多场会议聚合为结构化周报与复盘报告。当用户说「生成本周周报」「会议复盘」「汇总会议纪要做复盘」「…»

基于腾讯会议(tmeet)智能纪要与转写,把多场会议聚合为结构化周报与复盘报告。当用户说「生成本周周报」「会议复盘」「汇总会议纪要做复盘」「提取跨会议行动项」「把几次会的结论整理成一份报告」时触发。

ClawHub Agent Skills автор: LGYS v2.0.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 442 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

На основе интеллектуальных заметок и транскрипции Tencent Meeting (tmeet) объединяет несколько встреч в структурированные еженедельные отчеты и отчеты по…

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

ПроцедураОперации и проектыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
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: 10. 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")

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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 442 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)
  • +3Длина description 99: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill clearly focuses on turning meeting notes or Tencent Meeting data into reports, with no hidden exfiltration or destructive behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 21 июл. 2026 г.