SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD AI Automation Workflow

Навык проектирования автоматизированных рабочих процессов ИИ — помогает малому и среднему бизнесу проектировать автоматизированные процессы, выбирать инструменты, создавать рабочие процессы n8n/Zapier. Подходит для агентств по автоматизации ИИ, консультантов, владельцев бизнеса. Триггерные слова: автоматизация, рабочий процесс, n8n, Zapier, workflow, оптимизация процессов, ИИ-агент.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI自動化工作流設計技能 - 幫中小企業設計自動化流程、選擇工具、搭建n8n/Zapier工作流。適合AI Automation Agenc…»

AI自動化工作流設計技能 - 幫中小企業設計自動化流程、選擇工具、搭建n8n/Zapier工作流。適合AI Automation Agency、顧問、企業主。觸發詞：自動化、工作流、n8n、Zapier、automation、workflow、流程優化、AI agent。

ClawHub Agent Skills автор: isaacloi1995-dot v1.0.0 2 файла тело ≈ 172 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Навык проектирования автоматизированных рабочих процессов ИИ — помогает малому и среднему бизнесу проектировать автоматизированные процессы, выбирать…

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

ПроцедураZapierИнфраструктураИИ 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
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: 2. 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)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"

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 (AI Automation Workflow) не совпадает с папкой (ai-automation-workflow)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 172 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 136 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a simple planning guide for business automation workflows and does not include code, credential access, or hidden background behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.