SKILLEMALL.ai

AC evening-debrief

Проведите короткий вечерний разбор дня, который отражает, как прошел день, выделяет пункты действий и незавершенные дела, а также дает предварительный обзор завтрашнего дня — затем сохраните его в Fulcra в виде структурированной аннотации. Используйте это всякий раз, когда пользователь говорит что-то вроде «вечерний разбор», «подведем итоги дня», «конец дня», «как прошел мой день», «давайте разберем», или сигнализирует, что он собирается закончить и хочет поразмышлять. Читает календарь на сегодня и завтра, а также утреннюю проверку для контекста. Для одного конкретного события (с участниками + последующими действиями) используйте event-debrief вместо этого; для утренней версии используйте subjective-checkin. НЕ используйте для получения объективных данных о здоровье/календаре.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run a short end-of-day debrief that reflects on how the day went, extr…»

Run a short end-of-day debrief that reflects on how the day went, extracts action items and open loops, and previews tomorrow -- then store it in Fulcra as a structured annotation. Use this whenever the user says things like "evening debrief", "wrap up my day", "end of day", "how was my day", "let's debrief", or signals they're winding down and want to reflect. Reads today's and tomorrow's calendar and this morning's check-in for context. For a single specific event (with attendees + follow-ups) use event-debrief instead; for the morning version use subjective-checkin. Do NOT use it for objective health/calendar data pulls.

ClawHub Agent Skills автор: keng009 v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 914 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Проведите короткий вечерний разбор дня, который отражает, как прошел день, выделяет пункты действий и незавершенные дела, а также дает предварительный обзор…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, согласованность

ПроцедураЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/lib/fulcra_annotations.py:24
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment

    Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (evening-debrief) не совпадает с папкой (fulcra-evening-debrief)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 914 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 631 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The main debrief workflow is understandable, but the package includes broader account and CRM tools than an evening journal skill needs.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 26 июн. 2026 г.