SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC huo15-prompt

Гида по роботам-лобстерам от Qingdao HuoyiWu Information Technology Co., Ltd. При отправке пользователем приветствия (например, «Привет», «Кто ты», «Для чего ты нужен») автоматически представляется. Интеллектуально направляет пользователя в соответствии с глобальной конфигурацией AGENTS.md, SOUL.md, TOOLS.md. Объясняет функции робота-лобстера, правила доступа к системе, меры предосторожности и помогает пользователю начать работу.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«青岛火一五信息科技有限公司龙虾机器人引导员。当用户发送开场白（如"你好"、"你是谁"、"有什么用"等）时， 自动进行友好自我介绍。根据 AG…»

青岛火一五信息科技有限公司龙虾机器人引导员。当用户发送开场白（如"你好"、"你是谁"、"有什么用"等）时， 自动进行友好自我介绍。根据 AGENTS.md、SOUL.md、TOOLS.md 的全局配置进行智能引导。 介绍龙虾机器人的功能能力、系统访问规则、注意事项，并引导用户使用。

ClawHub Agent Skills автор: jobzhao15 v1.8.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 503 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Гида по роботам-лобстерам от Qingdao HuoyiWu Information Technology Co., Ltd. При отправке пользователем приветствия (например, «Привет», «Кто ты», «Для чего…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИИ и агентыИнфраструктуратип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "trigger"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 503 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -225 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 141 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to expose ordinary greeting/help users to instructions to share Git/CNB credentials with the agent, which is too risky without a safer auth flow or clear scoping.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.