SKILLEMALL.ai

AC kokochat-deeply-research

Генератор курсов для мини-приложения KokoChat Deeply. Фаза А конвейера из двух фаз: использует навык `kokochat-search` и `web_fetch` для сбора реальных источников, излагает исследование на китайском языке и выдает один блок `koko.deeply.research.notes` с синтезом + плоский список источников. Фаза B выполняется как отдельное безстатусное вычисление и превращает эти заметки в структуру курса. Срабатывает, когда сообщение пользователя выглядит как '请围绕「<topic>」做一份深度调研课程'.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep-research course generator for the KokoChat Deeply mini-app. Phase…»

Deep-research course generator for the KokoChat Deeply mini-app. Phase A side of a two-phase pipeline: use the `kokochat-search` skill plus `web_fetch` to collect real sources, narrate the research in Chinese prose, and emit one `koko.deeply.research.notes` fenced block with synthesis + a flat sources list. Phase B runs as a separate stateless inference and turns those notes into the course outline. Fires when the user message looks like '请围绕「<topic>」做一份深度调研课程'.

ClawHub Agent Skills автор: Komako v0.5.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 529 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 26 ч назад

Генератор курсов для мини-приложения KokoChat Deeply.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1529 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 466 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a prompt-only KokoChat research helper that uses disclosed web search and page fetching to prepare course notes.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.