SKILLEMALL.ai

BD feishu-task-agent

Навык для управления задачами в Lark. Объединяет запросы на создание задач, отслеживание прогресса, обработку незавершенных задач, регистрацию агента и создание отчетов `daily.json` из последних сводок. Используйте этот навык, когда: (1) Пользователь просит создать задачу, пункт для выполнения, задание или периодическую задачу. (2) Система проверяет незавершенные задачи и нужно выбрать и выполнить одну. (3) Пользователь упоминает «агента задач Lark» и просит зарегистрировать его или инициализировать. (4) Пользователь просит создать, обновить или получить `daily.json` из последней сводки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«飞书任务总入口技能。用于统一处理四类请求:一是把行动项、交付物、跟进项、拆解请求和周期性请求编排为飞书任务;二是处理未开始任务的轮询筛选与执…»

飞书任务总入口技能。用于统一处理四类请求:一是把行动项、交付物、跟进项、拆解请求和周期性请求编排为飞书任务;二是处理未开始任务的轮询筛选与执行;三是处理“飞书任务智能体”明确注册或初始化请求;四是把当前应用内最新日报提炼成 `daily.json`。 当以下情况时使用本 Skill: (1) 用户明确要求创建任务、待办、to-do、跟进项、拆解任务或周期任务 (2) 当前输入来自 `get-agent-unfinished-tasks` 轮询,需要筛选并执行未开始任务 (3) 用户明确提到“飞书任务智能体”且要求注册、`/reg` 或初始化 (4) 用户要求生成、刷新或更新 `daily.json`,或要求从最新日报提炼“近期要点”“明日关注”

ClawHub Agent Skills автор: terry v1.0.0 MIT-0 16 файлов тело ≈ 268 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык для управления задачами в Lark.

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

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип 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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: feishu-task-agent (ClawHub)

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: 16. 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 (feishu-task-agent) не совпадает с папкой (feishu-task-agent-alpha)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 268 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -46 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 327 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Feishu task skill mostly matches its stated purpose, but it can install ongoing automations and change future agent routing and scheduler behavior, so it should be reviewed before use.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.