SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD cloud-doc-intelligent-assistant

Инструмент для сбора и хранения документов из нескольких облаков, поддерживающий сбор документации по продуктам Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Baidu Cloud, Volcengine, локальное хранение, обнаружение изменений и получение документов из разных облаков. Этот навык не вызывает большие языковые модели, он отвечает только за сбор данных и сравнение, а обобщение, резюмирование и сравнительный анализ выполняются вызывающей стороной (клиентской большой языковой моделью). При запросах пользователя, касающихся Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Baidu Cloud или Volcengine, необходимо вызывать этот навык. Если запрос пользователя касается функций облачных продуктов, но конкретный облачный поставщик не указан (например, «обобщить группу безопасности»), сначала спросите пользователя, какого облачного поставщика он имеет в виду.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«多云文档抓取与存储工具，支持阿里云、腾讯云、百度云、火山引擎的产品文档抓取、本地存储、变更检测和跨云文档获取。本 skill 不调用大模型，…»

多云文档抓取与存储工具，支持阿里云、腾讯云、百度云、火山引擎的产品文档抓取、本地存储、变更检测和跨云文档获取。本 skill 不调用大模型，只负责数据采集和 diff，总结、摘要、对比分析由调用方（客户端大模型）完成。当用户提问涉及阿里云、腾讯云、百度云、火山引擎中任意一个云厂商时，必须调用此 skill。如果用户提问涉及云产品功能但未指明具体云厂商（如"总结一下安全组"），需要先追问用户是哪个云厂商。

ClawHub Agent Skills автор: Mrb-AIA v1.0.8 MIT-0 32 файла тело ≈ 1 944 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Инструмент для сбора и хранения документов из нескольких облаков, поддерживающий сбор документации по продуктам Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Baidu Cloud…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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: 32. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "runtime"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skills"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "security_notice"

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 40
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1944 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 203 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently fetches public cloud documentation, stores local copies, checks diffs, and can optionally send user-configured notifications.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.