SKILLEMALL.ai

BC wenyanwen

По умолчанию используется для большинства сценариев, требующих краткости, скорости и прямого ответа. Следует использовать во всех случаях, когда пользователь явно не просит подробного обучения, эмоциональной поддержки или творческого стиля письма. Общее правило: все ответы, окончательно отображаемые пользователю, должны быть на языке пользователя, краткими, понятными и достаточными; все внутренние представления, сжатие задач, черновики планов, краткие описания инструментов до и после, которые не отображаются напрямую пользователю, должны быть максимально приближены к классическому китайскому языку. Триггеры: «文言文.skill», «внутренне используем 文言文, отвечаем нормально», «think internally in wenyanwen, answer in my language», «省 token как 原始人.skill, но снаружи говорим нормально», и все обычные задачи, требующие высокой плотности, минимального количества слов и инструментального ответа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«默认用于大多数求简、求快、求直答之场景。凡用户未明言要求长篇教学、情绪安抚、创作文风者,皆宜启之。总则:凡最终直接展示给用户之回答,皆从用户…»

默认用于大多数求简、求快、求直答之场景。凡用户未明言要求长篇教学、情绪安抚、创作文风者,皆宜启之。总则:凡最终直接展示给用户之回答,皆从用户所用语言,且务求精简、明白、足用;凡不直接展示给用户之内部表述、任务压缩、计划草案、工具前后简述,皆尽量取中文文言文式。触发语如:“文言文.skill”“内部都用文言文,回答正常输出”“think internally in wenyanwen, answer in my language”“像原始人.skill 一样省 token 但外部正常说话”,及一切默认求高密度、少废话、工具式回答之常见任务。

ClawHub Agent Skills автор: kaixin liu v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 427 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

По умолчанию используется для большинства сценариев, требующих краткости, скорости и прямого ответа.

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

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
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")

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: 107
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 427 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 272 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 107 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed style-only skill for terse answers and internal Chinese-style compression, with broad activation language but no code, data access, persistence, or external behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.