BB annual-insurance-word-report-openclaw
Генерирует годовые отчеты о страховых выплатах в формате Word из `gh_hg_bscyearall_dues` в формате OpenClaw. Упакованный Python-скрипт извлекает целевой год, проверяет комментарии к столбцам MySQL, сопоставляет бизнес-поля с упакованным шаблоном Word и записывает окончательный отчет в формате .docx.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate annual insurance welfare Word reports from `gh_hg_bscyearall_…»
Generate annual insurance welfare Word reports from `gh_hg_bscyearall_dues` in OpenClaw format. The packaged Python entry extracts the target year, inspects MySQL column comments, maps business fields into the bundled Word template, and writes the final `.docx` report.
Генерирует годовые отчеты о страховых выплатах в формате Word из ghhgbscyearalldues в формате OpenClaw.
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.
Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Обфускация
obf-base64-blobassets/beijing_office_annual_template.docx.base64.txt:1Длинный blob, похожий на base64UEsD…AJy+tmdA…STU/jMBC9I/Efot…g2i/34nl…4JO/og7ZmmRaL
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenassets/beijing_office_annual_template.docx.base64.txt:1Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)UEsD…AJy+tmdA…STU/jMBC9I/Efot…g2i/34nl…4JO/og7ZmmRaL
Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (annual-insurance-word-report-openclaw) не совпадает с папкой (annual-insurance-word-report)
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 21
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 454 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 269 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.