SKILLEMALL.ai

AC cn-lead-safety

Слой безопасности для получения информации о клиентах на китайском рынке для навыков поиска лидов. Используйте для любых выходных данных по поиску лидов / расследованию клиентов, нацеленных на китайскую компанию (A股 / 港股 / 科创板 / 创业板 / 北交所 / 中概股 / Tushare / 巨潮 / 天眼查 / 企查查). Обеспечивает буквальный китайский текст в кодировке UTF-8, поиск по лексикону для повторяющихся терминов, источники данных, упорядоченные по уровням, встроенные ссылки на источники для каждого точного числа и отсутствие выдумок при отсутствии данных. Сочетается с навыком `cn-client-investigation` из плагина `aigroup-financial-services-openclaw` для последующих банковских отчетов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Chinese-market client-intelligence safety layer for lead-discovery ski…»

Chinese-market client-intelligence safety layer for lead-discovery skills. Use for any lead-gen / customer-investigation output targeting a Chinese company (A股 / 港股 / 科创板 / 创业板 / 北交所 / 中概股 / Tushare / 巨潮 / 天眼查 / 企查查). Enforces UTF-8 literal Chinese text, lexicon lookup for recurring terms, tier-ordered data sources, inline source citations for every hard number, and no-fabrication on missing data. Pairs with the stable `aigroup-financial-services-openclaw` plugin's `cn-client-investigation` skill for downstream banker deliverables.

ClawHub Agent Skills автор: jackdark v0.8.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 104 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Слой безопасности для получения информации о клиентах на китайском рынке для навыков поиска лидов.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникИсследованияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1104 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 537 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed local quality-check layer for Chinese-market lead intelligence, with no hidden installation, persistence, credential access, or data exfiltration behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.