SKILLEMALL.ai

AF data-retention-policy

Создайте график хранения и удаления данных на основе юридических оснований. Используйте, когда вас просят создать политику хранения данных, установить сроки хранения, спланировать удаление/минимизацию данных или ответить на вопрос «как долго мы можем хранить эти данные?». Предоставляет график хранения — категории данных с их сроком хранения, юридическим/деловым основанием, триггером и методом удаления, а также флаги для данных, хранящихся без оснований или без определенного срока.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a data retention and deletion schedule grounded in legal basis.…»

Build a data retention and deletion schedule grounded in legal basis. Use when asked to create a data retention policy, set retention periods, plan data deletion/minimisation, or answer 'how long can we keep this data?'. Produces a retention schedule — data categories with their retention period, legal/business basis, deletion trigger and method, plus flags for data kept with no basis or no defined period.

ClawHub Agent Skills автор: mohitagw15856 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 886 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создайте график хранения и удаления данных на основе юридических оснований.

Как процесс F 49/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/retention_schedule.py

ГенераторПравотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
49/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/retention_schedule.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/retention_schedule.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/retention_schedule.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/retention_schedule.py
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 886 токенов

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 409 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a policy-writing helper for data retention schedules and does not request unusual access or perform actions on its own.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.