SKILLEMALL.ai

BD jielong-cli

Инструмент управления мероприятиями «Цепочка» (версия CLI). Управление мероприятиями «Цепочка» через командную строку jielong. Поддерживает создание, просмотр, изменение, удаление мероприятий «Цепочка», мероприятий с платной регистрацией, мероприятий «Цепочка» с отметкой о посещении, а также просмотр списка участников, просмотр деталей мероприятия, управление полями формы, управление статусом мероприятия (начать/завершить/перезапустить), удаление записей о регистрации, очистку регистраций и другие операции. Сценарии триггера: - Пользователь упоминает «создать цепочку/регистрацию/отметку о посещении», «помоги мне создать мероприятие», «просмотреть регистрацию», «посмотреть мои мероприятия» - «помоги мне зарегистрироваться», «зарегистрировать от моего имени», «я хочу участвовать», «зарегистрироваться» - «удалить мероприятие», «изменить время/название/описание мероприятия», «добавить поле формы», «удалить регистрацию» - «очистить регистрацию», «завершить мероприятие», «начать мероприятие», «перезапустить мероприятие» и т. д. НЕ для: запросов, не связанных с мероприятиями «Цепочка».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«接龙活动管理工具(CLI版)。通过 jielong 命令行工具管理接龙活动。 支持创建、查看、修改、删除接龙活动、收费报名活动、打卡接龙活动…»

接龙活动管理工具(CLI版)。通过 jielong 命令行工具管理接龙活动。 支持创建、查看、修改、删除接龙活动、收费报名活动、打卡接龙活动, 以及查看报名列表、查看活动详情、管理填表项、控制活动状态(开始/结束/重启)、 删除报名记录、清空报名等操作。 触发场景: - 用户提到"创建接龙/报名/打卡"、"帮我发一个活动"、"查看报名"、"看看我的活动" - "帮我报名"、"代报名"、"我要参加"、"报名一下" - "删除活动"、"修改活动时间/名称/描述"、"添加填表项"、"删除报名" - "清空报名"、"结束活动"、"开始活动"、"重启活动"等 NOT for: 与接龙活动无关的请求。

ClawHub Agent Skills автор: Liu-Tao-hash v1.1.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 6 194 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент управления мероприятиями «Цепочка» (версия CLI).

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

Интеграциятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 2. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6194 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (jielong-cli) не совпадает с папкой (tianba-jielong)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6194 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 80
  • low Разделов верхнего уровня: 19. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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

  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -219 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 298 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 54 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
  • +4Есть примеры (51 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent jielong activity-management wrapper, but it should be reviewed because it automatically changes the host environment, initiates login, exposes account identifiers, and can modify or delete signup data.
LLM: suspicious (high) · 21 авг. 2026 г.