SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC training-notes-skill

На основе транскрипции записей учебных конференций Tencent Meeting (tmeet) автоматически преобразует длинные транскрипты в учебные пособия со структурой глав, ключевыми выводами и тестовыми вопросами. Активируется, когда пользователь говорит «整理培训纪要» «把培训转写做成手册» «生成培训自测题» «培训材料结构化».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于腾讯会议(tmeet)培训会议的录制转写，把冗长转写稿自动整理为带章节结构、要点提炼与自测题的培训手册。当用户说"整理培训纪要""把培训…»

基于腾讯会议(tmeet)培训会议的录制转写，把冗长转写稿自动整理为带章节结构、要点提炼与自测题的培训手册。当用户说"整理培训纪要""把培训转写做成手册""生成培训自测题""培训材料结构化"时触发。

ClawHub Agent Skills автор: LGYS v2.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 240 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

На основе транскрипции записей учебных конференций Tencent Meeting (tmeet) автоматически преобразует длинные транскрипты в учебные пособия со структурой глав…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 7. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 240 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)
  • +3Длина description 99: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -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
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill transparently turns training meeting transcripts or minutes into a structured handbook, with sensitive meeting access aligned to that purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 21 июл. 2026 г.