SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC bobian

Анализирует стиль ИИ-письма и структуру аргументации в обычных китайских блогах и генерирует поддерживающие или опровергающие комментарии на английском языке объемом до 140 символов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«分析普通中文博文呈现出的 AI 写作风格和论证结构，并生成最多 140 个英文等价字符的支持或反对评论。…»

分析普通中文博文呈现出的 AI 写作风格和论证结构，并生成最多 140 个英文等价字符的支持或反对评论。

ClawHub Agent Skills автор: Gordon v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 191 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 34 ч назад

Анализирует стиль ИИ-письма и структуру аргументации в обычных китайских блогах и генерирует поддерживающие или опровергающие комментарии на английском языке…

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

ПроцедураТексты и документыИсследованиятип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
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: 2. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "openclaw"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skillKey"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"

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: 419
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3191 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 41. 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)
  • +3Длина description 52: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 77 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 419 пунктов
  • +4Есть примеры (30 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a prompt-only Chinese text analysis helper with disclosed short comment generation and no code execution, credential use, network access, or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 июл. 2026 г.