SKILLEMALL.ai

BD message-summary

Интеллектуальная сводка сообщений Lark: извлекает ключевую информацию из бесед Lark и генерирует структурированные сводки. Поддерживает анализ групповых сообщений, извлечение важной информации, многомерную классификацию и статистику. Используется, когда пользователю необходимо быстро понять содержание сообщений, обобщить основные моменты беседы, сгенерировать протоколы совещаний или отслеживать задачи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«飞书消息智能摘要:从飞书会话中提取关键信息,生成结构化摘要。支持群聊消息分析、重要信息提取、多维度分类统计。当用户需要快速了解消息内容、整理…»

飞书消息智能摘要:从飞书会话中提取关键信息,生成结构化摘要。支持群聊消息分析、重要信息提取、多维度分类统计。当用户需要快速了解消息内容、整理会话要点、生成会议记录或跟进事项时使用。

ClawHub Agent Skills автор: LQWZZ v2.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 273 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Интеллектуальная сводка сообщений Lark: извлекает ключевую информацию из бесед Lark и генерирует структурированные сводки.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникТексты и документыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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.
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: 3. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (message-summary) не совпадает с папкой (messages-summary)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 273 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)
  • +3Длина description 90: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a Feishu chat summarization skill that handles potentially sensitive conversation content, but its behavior is disclosed, purpose-aligned, and locally scoped.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.