SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD opc-investor-roadshow

Профессиональный набор инструментов для привлечения инвестиций для наставников OPC, обслуживающий привлечение инвестиций в парковые сообщества, помогающий предприятиям демонстрировать и налаживать связи на инвестиционных презентациях.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向OPC导师的专业招商引流工具包，服务于园区社区招商，帮助企业投资路演展示与对接…»

面向OPC导师的专业招商引流工具包，服务于园区社区招商，帮助企业投资路演展示与对接

ClawHub Agent Skills автор: golngod v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 17 963 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 34 ч назад

Профессиональный набор инструментов для привлечения инвестиций для наставников OPC, обслуживающий привлечение инвестиций в парковые сообщества, помогающий…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаДанные и аналитикаПродажи и CRMтип 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
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
51
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 body-long тело SKILL.md ≈ 17963 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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
  • 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 17963 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (opc-investor-roadshow) не совпадает с папкой (hutian-opc-investor-roadshow)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 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 41: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -225 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -46 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 72 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (46 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 51.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a business outreach and investor roadshow toolkit; it handles contact and company information, but the behavior is disclosed, purpose-aligned, and not hidden or destructive.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 7 июн. 2026 г.