SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC 2Ryun-skill

Используйте, когда пользователь хочет импортировать документы, создать базу знаний, искать структурированные знания, генерировать веб-страницы из контента или публиковать их. Используйте, когда пользователь упоминает 2Ryun, 第二现实, базу знаний, 知识库, 文档管理, 知识图谱, 网页, 发布. 2Ryun — это платформа знаний/контента эпохи ИИ, где извлечение знаний из документов происходит автоматически после включения — роль агента заключается в том, чтобы решить, какие документы должны войти в базу знаний, а какие нет.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user wants to import documents, build a knowledge base, s…»

Use when the user wants to import documents, build a knowledge base, search structured knowledge, generate web pages from content, or publish them. Use when the user mentions 2Ryun, 第二现实, knowledge base, 知识库, 文档管理, 知识图谱, 网页, 发布. 2Ryun is an AI-era knowledge/content platform where knowledge extraction from documents happens automatically once enabled — the agent's role is to decide which documents should enter the knowledge base and which should not.

ClawHub Agent Skills автор: iguoguo v0.1.3 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 984 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте, когда пользователь упоминает 2Ryun, 第二现实, базу знаний, 知识库, 文档管理, 知识图谱, 网页, 发布.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИИ и агентытип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:76
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl "https://www.…com/restapi/documents/:id" -H "Authorization: Bearer $API_KEY"
      vendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:104
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl "https://www.…com/restapi/wiki/graph?root_id=xxx" -H "Authorization: Bearer $API_KEY"
      vendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:106
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl "https://www.…com/restapi/wiki/graph/data?max_nodes=100" -H "Authorization: Bearer $API_KEY"
      vendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:114
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl "https://www.…com/restapi/wiki/entries?limit=100" -H "Authorization: Bearer $API_KEY"
      vendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:116
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl "https://www.…com/restapi/wiki/stats" -H "Authorization: Bearer $API_KEY"
      vendor-host

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 42
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1984 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

    • +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 453 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 27 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is a coherent 2Ryun integration, but it gives an agent broad ability to change, delete, upload, index, and publicly publish user content without enough built-in confirmation guidance.
    LLM: suspicious (high) · 1 сент. 2026 г.