SKILLEMALL.ai

BD household-register-recognition-and-extract

Навык интеллектуального распознавания и извлечения информации из китайской домовой книги на платформе ADP от Laiye. Поддерживает точное извлечение всех полей с главной страницы и страницы пользователя домовой книги — тип домохозяйства, имя главы домохозяйства, номер домохозяйства, адрес, имя, отношение к главе домохозяйства, предыдущие имена, пол, место рождения, этническая принадлежность, место происхождения, дата рождения, другие адреса в этом городе, религиозные убеждения, номер удостоверения личности, рост, группа крови, уровень образования, семейное положение, место работы, профессия, дата регистрации, номер. Выводит структурированный JSON, готов к использованию без конфигурации, подходит для проверки регистрации по месту жительства, ввода информации, проверки открытия счета и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于来也科技ADP平台的中国户口本智能识别与信息抽取Skill。支持户口本首页及个人页全量字段的精准抽取——户别、户主姓名、户号、住址、姓名…»

基于来也科技ADP平台的中国户口本智能识别与信息抽取Skill。支持户口本首页及个人页全量字段的精准抽取——户别、户主姓名、户号、住址、姓名、与户主关系、曾用名、性别、出生地、民族、籍贯、出生日期、本市其他住址、宗教信仰、身份证号码、身高、血型、文化程度、婚姻状况、服务处所、职业、登记日期、编号,输出结构化JSON,零配置开箱即用,适用于户籍核验、信息录入、开户审核等场景。

ClawHub Agent Skills автор: Laiye ADP v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 3 090 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык интеллектуального распознавания и извлечения информации из китайской домовой книги на платформе ADP от Laiye.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
85
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

Чем это грозит

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

Опасные команды средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README-CN.md:29
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/laiye-ai/adp-cli/main/scripts/adp-init.sh | bash
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README.md:30
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/laiye-ai/adp-cli/main/scripts/adp-init.sh | bash
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host SKILL.md:63
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/laiye-ai/adp-cli/main/scripts/adp-init.sh | bash

Просканировано файлов: 5. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (household-register-recognition-and-extract) не совпадает с папкой (adp-household-register-recognition-and-extract)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3090 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 188 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a legitimate household-register extraction skill, but it needs review because it sends highly sensitive identity documents to a cloud service and includes broader CLI powers than the narrow skill name suggests.
LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.