SKILLEMALL.ai

AD aikey-script

AI KEY · Письмо для устного выступления — навык совместного написания сценариев для устных выступлений (в основном для платного контента). Три типа сценариев + сборка из блоков контента + совместное создание по абзацам, не создает готовый сценарий одним кликом. Триггеры: /aikey-script, /написать устный сценарий, /написать сценарий, /aikey-написать сценарий, «напиши сценарий для устного выступления», «помоги мне раскрыть эту тему», «устное выступление для платного контента», «напиши текст для видео» —— AI KEY · Не даем формулы, даем критерии. Каждое правило сопровождается оценкой реальных затрат.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI KEY·口播稿写作 ——口播稿协作写作技能(知识付费口播为主形态)。三类脚本选型 + 从内容单元装配 + 逐段共创,不一键成稿。 触发…»

AI KEY·口播稿写作 ——口播稿协作写作技能(知识付费口播为主形态)。三类脚本选型 + 从内容单元装配 + 逐段共创,不一键成稿。 触发方式:/aikey-script、/写口播、/写稿、/aikey-写稿、「写个口播稿」「帮我把这个题写出来」「知识付费口播」「写条视频文案」 Collaborative koubo (talking-head) script writing: script-type selection, unit assembly, section-by-section co-writing. Trigger: /aikey-script, "write a talking-head script", "turn this topic into a video script" —— AI KEY · 不给公式,给判据。每条规则都标了实测代价。

ClawHub Agent Skills автор: 詹明明 v0.4.7 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 273 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

AI KEY · Письмо для устного выступления — навык совместного написания сценариев для устных выступлений (в основном для платного контента).

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

    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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

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

    Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2273 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
    • -224 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 387 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a Chinese content-writing workflow skill that uses local writing notes and memories; its broad local read/write behavior is disclosed and aligned with that purpose.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 10 окт. 2026 г.