SKILLEMALL.ai

AC meeting-note

Обсуждение/принятие решений на встречах и протоколирование разговоров (выводы/консенсус/разногласия/траектория принятия решений/скрытые предположения/риски и возможности/пункты действий) + Zettelkasten. Используйте, когда пользователь хочет оформить протокол встречи, проанализировать обсуждение, превратить многостороннее обсуждение в исполнимый актив. Для информационных/учебных разговоров (тренинги, общие собрания, односторонние отчеты) используйте deep-learning. Ключевые слова: протокол встречи, встреча, разговор, обсуждение, meeting notes.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«探讨/决策型会议与谈话纪要(结论/共识/分歧/决策轨迹/隐含假设/风险机会/行动项)+ Zettelkasten 连接。Use when 用…»

探讨/决策型会议与谈话纪要(结论/共识/分歧/决策轨迹/隐含假设/风险机会/行动项)+ Zettelkasten 连接。Use when 用户要整理会议纪要、复盘讨论、把多方探讨变成可执行资产。信息/学习型谈话(培训、分享会、单向汇报)请改用 deep-learning。关键词:会议纪要、会议、谈话、讨论、meeting notes。

ClawHub Agent Skills автор: mikonos v1.0.0 4 файла тело ≈ 794 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Обсуждение/принятие решений на встречах и протоколирование разговоров (выводы/консенсус/разногласия/траектория принятия решений/скрытые предположения/риски и…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 45
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 794 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 168 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill itself is a coherent meeting-notes helper, but its README recommends unpinned npx install commands that can run changing third-party code.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 11 сент. 2026 г.