SKILLEMALL.ai

BD fortune-china500

Получает данные рейтинга 500 крупнейших компаний Китая по версии Fortune, поддерживает запрос полного списка 500 крупнейших компаний за разные годы. Автоматически определяет время публикации рейтинга (июль каждого года), выводит файл Excel с рангом, названием компании, отраслью, выручкой и т.д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«获取《财富》中国 500 强企业排行榜数据,支持查询不同年份的完整 500 强企业名单。自动判断榜单发布时间(每年 7 月),输出 Exce…»

获取《财富》中国 500 强企业排行榜数据,支持查询不同年份的完整 500 强企业名单。自动判断榜单发布时间(每年 7 月),输出 Excel 文件包含排名、企业名称、行业、营收等数据。

ClawHub Agent Skills автор: hyqdq888 v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 168 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Получает данные рейтинга 500 крупнейших компаний Китая по версии Fortune, поддерживает запрос полного списка 500 крупнейших компаний за разные годы.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникExcelДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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: 4. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (fortune-china500) не совпадает с папкой (fortune-china500-skill)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 168 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)
  • +3Длина description 93: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill fetches public Fortune China 500 ranking data and creates a local Excel spreadsheet, matching its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.