SKILLEMALL.ai

BF 企微智能表格

Полностью автоматизированное управление интеллектуальными таблицами WeChat для предприятий. Триггерные слова: интеллектуальные таблицы WeChat, интеллектуальные таблицы, таблицы рабочих задач, таблицы заявок на расходы, таблицы производства видео, таблицы WeChat, создать задачу, добавить задачу, добавить расходы, заявка на расходы, возмещение расходов, процесс производства видео, рабочий процесс, напоминание о задаче, напоминание о сроке, инспекция, рабочий процесс WeChat. Любые операции, связанные с добавлением/запросом/напоминанием/уведомлением в интеллектуальных таблицах WeChat, запускают этот навык.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«企业微信智能表格全流程自动化操作技能。触发词:企微智能表格、智能表格、工作任务表格、费用申请表格、视频制作表格、企微表格、新建任务、添加任务…»

企业微信智能表格全流程自动化操作技能。触发词:企微智能表格、智能表格、工作任务表格、费用申请表格、视频制作表格、企微表格、新建任务、添加任务、添加费用、费用申请、报销、视频制作流程、工作流、任务提醒、到期提醒、巡检、企微工作流。 任何涉及在企微智能表格中新增/查询/提醒/通知的操作,均触发此技能。

ClawHub Agent Skills автор: jason918262 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 3 961 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Полностью автоматизированное управление интеллектуальными таблицами WeChat для предприятий.

Как процесс F 28/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: URL
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "disable"

Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): URL
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (企微智能表格) не совпадает с папкой (wecom-smartsheet)
  • 100Шаги. Шагов: 59
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3961 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
  • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 149 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 38 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
  • +4Есть примеры (21 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is purpose-built for WeCom automation, but it can write business records, post group messages, store local tracking data, and create scheduled reminders with overly broad activation and limited user-control guidance.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.