SKILLEMALL.ai

CC ai.love

【中文】AI 时代·科技向善·大爱无疆 — Навык ответа, придающий ИИ тепло и душу. 【English】AI for Good · Love Without Borders — A warm, soulful response skill for AI assistants. Двуязычный (китайский и английский) с культурно точными переводами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«【中文】AI 时代·科技向善·大爱无疆 — 赋予 AI 温暖与灵魂的回应技能。 【English】AI for Good · Love Wi…»

【中文】AI 时代·科技向善·大爱无疆 — 赋予 AI 温暖与灵魂的回应技能。 【English】AI for Good · Love Without Borders — A warm, soulful response skill for AI assistants. Bilingual (Chinese & English) with culturally faithful translations.

ClawHub Agent Skills автор: ai.love v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 4 646 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 9 дн назад

【中文】AI 时代·科技向善·大爱无疆 — Навык ответа, придающий ИИ тепло и душу.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 159): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ai.love) не совпадает с папкой (ai-love)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4646 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 27, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • -276 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 204 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 35 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a Markdown-only warmth and quotation response skill with no executable authority, but users should be aware it strongly steers tone and includes an optional sensitive case-log template.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.