SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF cross-material-consistency-auditor

Этот навык следует использовать, когда необходимо сравнить два или более материала на одну и ту же тему или событие на предмет согласованности перед публикацией. Он выявляет несоответствия в числах, названиях продуктов, формулировках фактов, терминологии, атрибуции источников, структурных обещаниях и расхождениях в выражении на разных платформах в статьях, пресс-релизах, слайдах, веб-страницах, технических документах и сообщениях в социальных сетях. Он создает матрицу различий с оценками серьезности и рекомендуемой унифицированной формулировкой, не изменяя оригиналы. Ключевые слова триггера: 口径审计, 跨材料核对, 多平台一致性, 口径不一致, проверка согласованности, межматериальная проверка, PR vs статья, черновик vs официальная статья, обзор на нескольких платформах, расхождение фактов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when two or more materials on the same topic…»

This skill should be used when two or more materials on the same topic or event need to be compared for cross-material consistency before publication. It identifies mismatched numbers, product names, fact wording, terminology, source attributions, structural promises, and cross-platform expression drift across articles, press releases, slide decks, web pages, white papers, and social posts. It produces a diff matrix with severity ratings and recommended unified wording, without modifying originals. Trigger keywords: 口径审计, 跨材料核对, 多平台一致性, 口径不一致, consistency audit, cross-material check, PR vs 稿, 初稿 vs 通稿, multi-platform review, fact drift.

ClawHub Agent Skills автор: haiyangchen v1.0.4 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 326 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Этот навык следует использовать, когда необходимо сравнить два или более материала на одну и ту же тему или событие на предмет согласованности перед…

Как процесс F 53/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/product-terms.txt

АнализаторИИ и агентыТексты и документыДанные и аналитикатип 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
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
53/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/product-terms.txt
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: This skill should be used when two or more materials on the same t… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/product-terms.txt
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "not_for"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/product-terms.txt
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/product-terms.txt
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (cross-material-consistency-auditor) не совпадает с папкой (cross-material-consistency-auditor-skill)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 56
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1326 токенов

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)
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 644 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a read-only publication consistency auditor that compares user-provided materials and writes audit outputs without hidden network, credential, or persistence behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 31 авг. 2026 г.