SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC compliance-check

Сравнение с множеством бесплатных, полных и постоянно обновляемых словарей для проверки на наличие нарушающих правила слов; готово к использованию, не требует добавления слов вручную. Используйте, когда пользователь запрашивает проверку соответствия, проверку на наличие конфиденциальных слов, слов с нарушениями, проверку перед публикацией, модерацию контента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«违规词·与多個免費齊全持續更新的詞庫對比，通過再上架；開箱即用，不用自己加詞。Use when user asks 合规检查, 敏感词, 违…»

违规词·与多個免費齊全持續更新的詞庫對比，通過再上架；開箱即用，不用自己加詞。Use when user asks 合规检查, 敏感词, 违规词, 发帖前检查, 内容审核.

ClawHub Agent Skills автор: kong-zi-chg v1.0.1 22 файла тело ≈ 216 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Сравнение с множеством бесплатных, полных и постоянно обновляемых словарей для проверки на наличие нарушающих правила слов; готово к использованию, не требует…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураБезопасностьИнфраструктуратип 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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 22. 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 62/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 216 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • +3Длина description 86: рекомендуется 120–800 символов
    • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The checker’s core wordlist function is legitimate, but it can send draft text to DeepSeek and expose an unauthenticated local API without clear disclosure in the main skill instructions.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.