SKILLEMALL.ai

BC yzj-form-parser

Навык для разбора и формирования данных форм YunZhijia. Используется для разбора JSON-структуры форм YunZhijia, поддерживает двустороннее преобразование: разбор данных для отправки и формирование данных для запуска согласования. Сценарии использования: (1) Разбор данных согласования YunZhijia. (2) Формирование данных формы для интерфейса запуска согласования. (3) Понимание структуры widgetMap и detailMap форм YunZhijia. (4) Обработка различных полей: текст, выбор одного варианта, выбор нескольких вариантов, дата, сотрудник, отдел, детализация и т.д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«云之家(YunZhijia)表单数据解析与构建技能。用于解析云之家表单JSON结构,支持双向转换:推送数据解析和审批发起数据构建。触发场景:…»

云之家(YunZhijia)表单数据解析与构建技能。用于解析云之家表单JSON结构,支持双向转换:推送数据解析和审批发起数据构建。触发场景:(1) 解析云之家审批推送数据 (2) 构建发起审批接口的表单数据 (3) 理解云之家表单widgetMap和detailMap结构 (4) 处理各类控件:文本、单选、多选、日期、人员、部门、明细表等。

ClawHub Agent Skills автор: 小匠 v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 703 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык для разбора и формирования данных форм YunZhijia.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Секреты в коде secret-labelled-token references/file-widget.md:71
    Токен / ключ рядом с меткой (формат неизвестен — проверьте, что это не живой секрет) (значение-заглушка)
    -H 'x-accessToken: iq0l…590'
    заглушка
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/file-widget.md:71
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (значение-заглушка)
    -H 'x-accessToken: iq0l…590'
    заглушка
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal references/file-widget.md:71
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (значение-заглушка)
    -H 'x-accessToken: iq0l…590'
    заглушка

Просканировано файлов: 6. 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 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1703 токенов

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 171 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (19 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only YunZhijia form parsing skill, with no executable code or hidden behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.