SKILLEMALL.ai

AC team-weekly-report

Система сводки еженедельных отчетов команды. Собирает изображения еженедельных отчетов членов команды, классифицирует их по двум основным измерениям: «Управление отделом» и «Управление проектами», сравнивает выполнение за текущую неделю с планами прошлой недели и генерирует еженедельный отчет команды в виде простого текста. Срабатывает, когда пользователь говорит "обобщить еженедельный отчет", "организовать еженедельный отчет", "сгенерировать еженедельный отчет", "вот еженедельный отчет" (с изображением), "сводка прогресса проекта". Поддерживает пакетный сбор, постоянное хранение и вертикальное сравнение.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«团队周报汇总技能。收集组员周报图片,按「部门管理」和「项目管理」两大维度分类汇总,对比本周完成情况与上周计划,生成纯文本团队周报。当用户说"…»

团队周报汇总技能。收集组员周报图片,按「部门管理」和「项目管理」两大维度分类汇总,对比本周完成情况与上周计划,生成纯文本团队周报。当用户说"汇总周报"、"整理周报"、"生成周报"、"这是周报"(配图)、"项目进度汇总"时触发。支持分批收集、持久化存储、纵向对比。

ClawHub Agent Skills автор: Hope1 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 508 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Система сводки еженедельных отчетов команды.

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

СправочникДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
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: 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 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: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 508 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 131 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent weekly-report helper that stores user-provided team report data locally for later summaries, with privacy considerations but no deceptive or unrelated behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.