SKILLEMALL.ai

AF china-insurance-advisor

Тонкий прокси-навык для удаленного веб-чата 中国保险顾问 на whylingxi.cn. Используйте, когда пользователь запрашивает планирование страхования, рекомендацию продукта, сравнение продуктов, распределение страхового бюджета или ответы на вопросы по страхованию. Перенаправьте запрос пользователя удаленному консультанту по страхованию, сохраняйте многоходовую непрерывность через session_id и верните его ответ с минимальными преобразованиями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Thin proxy skill for the remote 中国保险顾问 web chat at whylingxi.cn. Use w…»

Thin proxy skill for the remote 中国保险顾问 web chat at whylingxi.cn. Use when the user asks for insurance planning, product recommendation, product comparison, insurance budget allocation, or insurance Q&A. Forward the user's request to the remote insurance advisor, keep multi-turn continuity through session_id, and return its reply with minimal transformation.

ClawHub Agent Skills автор: lpb123 v3.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 393 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Тонкий прокси-навык для удаленного веб-чата 中国保险顾问 на whylingxi.cn. Используйте, когда пользователь запрашивает планирование страхования, рекомендацию…

Как процесс F 63/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/integration-notes.md

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
63/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/integration-notes.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/integration-notes.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/integration-notes.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/integration-notes.md
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 393 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 359 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a clearly disclosed proxy that sends insurance questions to a third-party chat service, with privacy-sensitive use that users should understand before installing.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.