SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD trend-radar

Обнаружение сигналов трендов ключевых слов и классификация по категориям «растет/пик/падает».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«키워드 트렌드 신호 탐지 및 Rising/Peaking/Declining 분류 에이전트…»

키워드 트렌드 신호 탐지 및 Rising/Peaking/Declining 분류 에이전트

ClawHub Agent Skills автор: jinu4you v1.0.1 16 файлов тело ≈ 85 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Обнаружение сигналов трендов ключевых слов и классификация по категориям «растет/пик/падает».

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:25
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…MpU+oaUdKLpOfmylLMRojGrAgebV+kDtP…HXg+vsA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:103
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…xCA+ORZv…wO5/ywWF…Tag==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:143
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…ibj+tODHI5/+l06Au2Pcriv/Gmet…weg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:155
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…GD3+82K6JgJlm/Y+KI92…no5+4jh9sw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:181
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…8fQ+wE2m…hIQ==",
    детектор
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:10
    Чтение файла .env (в кавычках — упоминание, а не команда)
    1. `cp .env.example .env`
    в кавычках

Просканировано файлов: 16. 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 45/100

  • 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 (trend-radar) не совпадает с папкой (agent-trend-radar)
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 85 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)
  • +3Длина description 48: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 3 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent trend-analysis skill that uses web search and LLM APIs as advertised, with ordinary third-party data-sharing and API-key considerations.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.