SKILLEMALL.ai

AC ljh-liangye

Генератор двухстраничных материалов для встречи с ведущим. Сжимает информацию о продукте в стандартные материалы, которые легко запомнить и озвучить, с шестишаговым сценарием для личной презентации. Триггер: /ljh-liangye, «Подготовь материалы для встречи с ведущим», «Как представить этот продукт ведущему», «Как подготовить материалы для ведущего», «Как представить продукт лично», «Слишком много информации о продукте, помоги мне обобщить». Не использовать для контекстов, не связанных с ведущими, таких как материалы для переговоров по коммерческим контрактам или тендерные документы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«见主播两页材料生成器,把产品资料压缩成一页记得住、一页开得了口的标准材料,附当面塑品六步提词。 触发方式:/ljh-liangye、「帮我做…»

见主播两页材料生成器,把产品资料压缩成一页记得住、一页开得了口的标准材料,附当面塑品六步提词。 触发方式:/ljh-liangye、「帮我做一份见主播的材料」「怎么跟主播讲这个产品」「主播资料怎么准备」「当面怎么塑品」「产品资料太长了帮我提炼」 Generates the two-page pitch material for meeting influencers or livestream hosts: one page to be remembered, one page to open the mouth, plus a six-step in-person pitch script. Trigger: /ljh-liangye, "prepare materials for meeting a livestream host", "how do I pitch this product in person" 商务合同谈判材料、招投标材料等非见主播语境,不要自动触发。

ClawHub Agent Skills автор: HandsoMeng v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 655 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Генератор двухстраничных материалов для встречи с ведущим.

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

ГенераторЗакупки и снабжениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
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

    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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"

    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: 33
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1655 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 16. 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

    • +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
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 444 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill mainly does what it claims, but it also creates persistent local files and stores business materials in a project folder with limited upfront user control.
    LLM: suspicious (high) · 6 авг. 2026 г.