SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC fund-operation-workflow

[Когда использовать] Когда пользователю нужно построить рабочий процесс управления фондом; когда пользователь говорит «создание бизнес-процессов фонда, финтеха и электронной коммерции»; когда нужно распределить задачи по узлам рабочего процесса в соответствии с чертами MBTI; когда обнаружены ключевые слова рабочего процесса, такие как «сбор/архивирование/стратегия/реализация/тестирование/мониторинг»; когда нужно использовать фреймворк STAR+ для предварительной проверки соответствия при проектировании подсказок

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«［何时使用］当用户需要构建基金运营工作流时；当用户说"基金互金电商业务搭建"时；当需要按 MBTI 特质分配工作流节点任务时；当检测到"收集…»

［何时使用］当用户需要构建基金运营工作流时；当用户说"基金互金电商业务搭建"时；当需要按 MBTI 特质分配工作流节点任务时；当检测到"收集/归档/策略/实施/测试/监控"等工作流关键词时；当需要使用 STAR+ 合规前置框架设计提示词时

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: lj22503 v2.0.0 MIT-0 17 файлов тело ≈ 1 003 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

[Когда использовать] Когда пользователю нужно построить рабочий процесс управления фондом; когда пользователь говорит «создание бизнес-процессов фонда…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
C
68/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
64
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
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. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. 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 · 2

  • высокая Опасные команды cmd-pipe-to-shell GITHUB_README.md:53
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)
    curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
  • высокая Опасные команды cmd-pipe-to-shell WECHAT_FUNNEL_SOP.md:184
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)
    curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Просканировано файлов: 17. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "updated"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill_type"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "related_skills"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1003 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 119: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The core skill is a prompt-only fund-operations workflow, but it also includes an off-platform WeChat/Feishu user-acquisition and tracking funnel that collects contact and company details without adequate privacy boundaries.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.