SKILLEMALL.ai

AD xianyu-team-optimizer

Оптимизатор команд для испытания десяти дворцов в игре Xianyu Zhiwang. На основе списка участников WeChat и звездного рейтинга каждого игрока автоматически рассчитывает оптимальную группу из 5 человек для максимальной выгоды (уровни наград в Книге заслуг). Используется, когда пользователь упоминает ключевые слова, такие как Xianyu Zhiwang, испытание десяти дворцов, Книга заслуг, группировка по звездам, группировка по списку участников, оптимизация гильдийских команд. Этот навык должен срабатывать, даже если пользователь просто вставляет список участников и спрашивает "Как сгруппировать?" или "Помогите расставить очередь", если это касается звездного рейтинга и разделения на 5 человек.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«咸鱼之王十殿星级挑战组队优化器。根据微信接龙名单和每位玩家的星级,自动计算收益最大化的5人分组方案(功德簿奖励档位)。当用户提到咸鱼之王、十…»

咸鱼之王十殿星级挑战组队优化器。根据微信接龙名单和每位玩家的星级,自动计算收益最大化的5人分组方案(功德簿奖励档位)。当用户提到咸鱼之王、十殿挑战、功德簿、星级组队、接龙名单分组、公会组队优化等关键词时使用此skill。即使用户只是粘贴了一段接龙名单并问"怎么分组"或"帮我排一下队",只要涉及星级和5人分队,也应触发此skill。

ClawHub Agent Skills автор: 葛佳佳 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 956 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Оптимизатор команд для испытания десяти дворцов в игре Xianyu Zhiwang.

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

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
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: 3. 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: 22
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 956 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 166 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill appears to be a roster or team grouping helper, with the main concern being broad trigger wording rather than hidden or harmful behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.