AC feishu-weekly-report
Создание еженедельных отчетов в Lark. Рабочее содержание собирается двумя способами: (1) вызов API Lark для получения записей чата за указанный период, (2) чтение локального журнала daily memory. После объединения двух источников данных автоматически формируется и выводится отчет по указанному пользователем шаблону. Триггеры: 周报, 工作总结, 上周总结, 本周总结, 写周报, weekly report. Используйте, когда: пользователю нужно создать еженедельный отчет, рабочее резюме или запросить обзор работы за определенный период.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«生成飞书周报。通过两种方式收集工作内容：(1) 调用飞书API拉取指定时间范围的聊天记录，(2) 读取本地daily memory日志。 合…»
生成飞书周报。通过两种方式收集工作内容：(1) 调用飞书API拉取指定时间范围的聊天记录，(2) 读取本地daily memory日志。 合并两个数据源后，按用户指定的周报模板自动整理输出。 触发词：周报、工作总结、上周总结、本周总结、写周报、weekly report。 Use when: 用户需要生成周报、工作总结，或要求回顾某段时间的工作内容。
Создание еженедельных отчетов в Lark.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Утечка данных
net-credential-usescripts/fetch_feishu_messages.sh:29Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)RESP=$(curl -s "$URL" -H "Authorization: Bearer $TOKEN")
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 473 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 176 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.