SKILLEMALL.ai

BD deep-reader

Глубокое чтение книги или веб-статьи с предоставлением систематического анализа содержания. Активируется, когда пользователь хочет глубоко проанализировать книгу, понять основные идеи и логику аргументации книги или предоставить URL-адрес веб-страницы для анализа содержания статьи. Поддерживает электронные книги в форматах EPUB, PDF, TXT, а также извлечение контента с веб-URL.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«深度阅读一本书籍或网页文章并提供系统性内容解读。当用户想要深入分析一本书、了解书籍核心观点与论证逻辑,或提供网页 URL 要求分析文章内容时…»

深度阅读一本书籍或网页文章并提供系统性内容解读。当用户想要深入分析一本书、了解书籍核心观点与论证逻辑,或提供网页 URL 要求分析文章内容时触发。支持 EPUB、PDF、TXT 等电子书格式,以及网页 URL 内容提取。

ClawHub Agent Skills автор: ltryee v1.1.0 MIT-0 13 файлов тело ≈ 1 621 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Глубокое чтение книги или веб-статьи с предоставлением систематического анализа содержания.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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: 13. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 95
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1621 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 110: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 95 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
Deep Reader is a coherent reading-analysis skill for user-provided books and URLs, with no evidence of hidden persistence, credential access, exfiltration, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.