SKILLEMALL.ai

AC daily-intel-report

Ежедневная рассылка новостей 知讯📡. Автоматически собирает информацию об индустрии ИИ + информацию о тендерах, оформляет в виде ежедневного отчета на китайском языке и отправляет в Feishu/почту. Включает две подзадачи: (1) Информация об ИИ собирается из источников AIBase, IT Home и т. д.; (2) Информация о тендерах собирается с платформ Zhejiang Government Procurement Network и других. Подходит для ежедневной плановой рассылки, получения информации в реальном времени, фильтрации информации о тендерах. Триггерные слова: ежедневная информация, утренний отчет, новости ИИ, информация о тендерах, сегодняшняя рассылка.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«知讯📡每日情报推送。自动采集AI行业资讯+招标信息,整理为中文日报推送到飞书/邮件。包含两个子任务:(1) AI资讯从AIBase、IT之…»

知讯📡每日情报推送。自动采集AI行业资讯+招标信息,整理为中文日报推送到飞书/邮件。包含两个子任务:(1) AI资讯从AIBase、IT之家等源抓取;(2) 招标信息从浙江政府采购网等平台抓取。适用于每日定时推送、即时资讯调取、招标信息筛选。触发词:每日资讯、早报、AI新闻、招标信息、今日推送。

ClawHub Agent Skills автор: Lgugeng v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 657 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Ежедневная рассылка новостей 知讯📡.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураЗакупки и снабжениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. 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 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 50
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 657 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 149 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed daily news and procurement digest skill, with purpose-aligned web fetching, optional delivery, and no evidence of hidden data access or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.