SKILLEMALL.ai

BB Summarizer

Суммаризирует любой источник, не теряя сути: документы, встречи, статьи, ветки обсуждений, транскрипции, данные и изменения кода. Используйте, когда вас просят суммировать, сократить, сжать, пересказать, изложить суть или написать TLDR, аннотацию или краткое резюме; когда источник слишком длинный для чтения или должен соответствовать количеству слов; при суммировании звонка, интервью, канала Slack, pull request, контракта, отчета о прибылях и убытках, подкаста или стопки источников по одной теме; когда в резюме что-то важное упущено, выдумана деталь, завуалированное утверждение стало фактом или оно читается как заголовки; и когда один и тот же материал нужно переработать для другой аудитории, длины или канала. Охватывает коэффициенты сжатия, разбиение на части, аудиты точности и пропусков. Не для периодических внешних лент (`digest`), документов с рекомендациями в качестве основного пункта (`brief`), генерации инсайтов из разных источников вместо сжатия (`synthesize`) или извлечения текста или транскрипции из файла или видео (`extract-pdf-text`, `youtube-video-transcript`).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Summarizes any source without losing the claim: documents, meetings, p…»

Summarizes any source without losing the claim: documents, meetings, papers, threads, transcripts, data, and code changes. Use when asked to summarize, condense, shorten, recap, distill, or write a TLDR, abstract, or executive summary; when a source is too long to read or must hit a word count; when summarizing a call, interview, Slack channel, pull request, contract, earnings report, podcast, or a stack of sources on one topic; when a summary dropped something important, invented a detail, turned a hedge into a fact, or reads like the headings; and when the same material must be re-cut for another audience, length, or channel. Covers compression ratios, chunking, faithfulness and omission audits. Not for recurring external feeds (`digest`), decision documents whose point is the recommendation (`brief`), cross-source insight generation rather than compression (`synthesize`), or pulling text or a transcript out of a file or video first (`extract-pdf-text`, `youtube-video-transcript`).

ClawHub Agent Skills автор: Iván v1.0.2 MIT-0 19 файлов тело ≈ 6 518 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Суммаризирует любой источник, не теряя сути: документы, встречи, статьи, ветки обсуждений, транскрипции, данные и изменения кода.

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторSlackYouTubeТексты и документыМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 19. 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 body-long тело SKILL.md ≈ 6518 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "changelog"

Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (read), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 9
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6518 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 46
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +3Длина description 998: рекомендуется 120–800 символов
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a capable summarizer, but it automatically reads and updates persistent local memory, shared contacts, and project records without asking each time.
LLM: suspicious (high) · 27 июл. 2026 г.