SKILLEMALL.ai

BD snapnotes

Запечатлевайте фрагментарные идеи, как при фотосъемке, управляйте бизнес-аналитикой, как эксперт. AI-помощник для фрагментарных идей, созданный для высокоэффективной работы в продажах и закупках. Поддерживает мгновенное захватывание (Snap), интеллектуальную проверку и дополнение в реальном времени, многомерный семантический поиск (Recall) и периодический анализ профиля горячих точек бизнеса (Analyze). Благодаря структурированному хранению и AI-инсайтам, количественно повышает качество работы и сокращает цикл принятия решений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«像拍照一样捕捉碎片灵感,像专家一样治理业务情报。专为高效率办公、销售与采购打造的 AI 碎片助手。支持瞬时捕捉(Snap)、AI 实时质检补…»

像拍照一样捕捉碎片灵感,像专家一样治理业务情报。专为高效率办公、销售与采购打造的 AI 碎片助手。支持瞬时捕捉(Snap)、AI 实时质检补全、多维语义检索(Recall)以及定期业务热点画像分析(Analyze)。通过结构化存储与 AI 洞察,量化提升工作质量并缩短决策周期。

ClawHub Agent Skills автор: liubo v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 168 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Запечатлевайте фрагментарные идеи, как при фотосъемке, управляйте бизнес-аналитикой, как эксперт.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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: 5. 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 41/100

  • 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 (snapnotes) не совпадает с папкой (snap-notes)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 139 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
SnapNotes is a real AI note-taking tool, but it encourages storing passwords and can send raw notes or full note history to an external AI service without enough safeguards.
LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.