SKILLEMALL.ai

AB feishu-work-review-timemachine

Суммирует недавнюю работу пользователя в Feishu в краткий еженедельный обзор или сводку «машины времени», читая документы Feishu, заметки о встречах и связанные материалы, а затем отделяя реальную работу пользователя от «шума» встреч. Используйте, когда пользователь запрашивает сводку недавней работы, еженедельный/ежемесячный обзор, сводку «машины времени», ретроспективу работы, обзор месяца или хочет создать/обновить документ Feishu с результатом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Summarize a user's recent Feishu work into a concise weekly review or…»

Summarize a user's recent Feishu work into a concise weekly review or "time machine" recap by reading Feishu docs, meeting notes, and related materials, then separating the user's real work from meeting noise. Use when the user asks for a recent work summary, weekly/monthly review, time-machine recap, work retrospective, month-in-review, or wants a Feishu doc created/updated with the result.

ClawHub Agent Skills автор: WangLei v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 146 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Суммирует недавнюю работу пользователя в Feishu в краткий еженедельный обзор или сводку «машины времени», читая документы Feishu, заметки о встречах и…

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторТексты и документыЛичная продуктивностьИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 2. 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 74/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 6
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 66
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1146 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 394 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This markdown-only skill coherently helps summarize recent Feishu work, with the main consideration being that it reads sensitive workspace content and may write a Feishu doc when asked.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.