SKILLEMALL.ai

AB insight-radar

Двухцелевая система новостной аналитики — (1) Самоэволюция ИИ: извлекает стратегические закономерности из новостей, записывает в базу знаний. (2) Обучение пользователя: генерирует новостные сводки с анализом CORE, адаптированные к интересам пользователя. Поддерживает настраиваемые категории новостей. Используйте при запланированном ежедневном сканировании новостей или анализе актуальных тенденций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Dual-purpose news intelligence system - (1) AI self-evolution: extract…»

Dual-purpose news intelligence system - (1) AI self-evolution: extracts strategic patterns from news, writes to knowledge base. (2) User learning: generates CORE-analyzed news briefings tailored to user's interests. Supports customizable news categories. Use when scheduled daily news scanning or analyzing breaking trends.

ClawHub Agent Skills автор: KeDouPi(珂抖屁) v1.0.6 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 739 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Двухцелевая система новостной аналитики — (1) Самоэволюция ИИ: извлекает стратегические закономерности из новостей, записывает в базу знаний.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Dual-purpose news intelligence system - (1) AI self-evolution: ext… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "config"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 42
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1739 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 323 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed personalized news-briefing skill that searches the web and stores scoped local news notes, with privacy considerations around USER.md personalization.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.