SKILLEMALL.ai

BF marketing-material-review-business

Навык проверки маркетинговых макетов (внешняя версия) — проверка соответствия маркетинговых материалов с точки зрения юридического отдела по рекламе. Поддерживает проверку изображений, маркировку рисков, предложения по изменению. Триггерные слова: этот макет, страница с деталями, основной рисунок, KT-борд, текст для прямой трансляции, материалы, проверьте документ для меня.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«营销版面审核技能(对外版)- 从广告审核法务视角,对营销素材进行合规性审核。支持图片审核、风险点标注、修改建议。触发词:这个版面、详情页、主…»

营销版面审核技能(对外版)- 从广告审核法务视角,对营销素材进行合规性审核。支持图片审核、风险点标注、修改建议。触发词:这个版面、详情页、主图、KT板、直播间文案、素材、文档帮我审核一下。

ClawHub Agent Skills автор: mabihuan v1.1.10 MIT-0 37 файлов тело ≈ 2 596 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык проверки маркетинговых макетов (внешняя версия) — проверка соответствия маркетинговых материалов с точки зрения юридического отдела по рекламе.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/README.md

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/README.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. 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: 36. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/README.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/README.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/README.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 82
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2596 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 94: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -33 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 82 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (20 из 20)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to perform legitimate marketing-compliance OCR review, but it needs Review because it broadly loads local secrets, auto-installs dependencies, and can send image data to an undocumented configurable OCR endpoint.
LLM: suspicious (high) · 2 авг. 2026 г.