SKILLEMALL.ai

AC weekly-report-framework

Фреймворк управления еженедельными отчетами по проектам Института интеллектуального оборудования V2.5. Используется менеджером лаборатории для генерации еженедельных отчетов для директора. Триггеры: упоминание «отчет», «сгенерировать отчет», «экспортировать отчет», «отчет по проекту», «отчет лаборатории». Поддерживает три способа инициализации (шаблон md/диалог/шаблон Excel). Включает 11 этапов жизненного цикла, структуру двойной таблицы, определение 12 столбцов, сбор данных из групповых чатов, инкрементальную итерацию, обнаружение аномалий (новое в V2.5), обучение и итерацию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能装备研究所项目周报管理框架V2.5。用于研究室经理生成周报给所长汇报。触发条件:提到"周报"、"生成周报"、"导出周报"、"项目周报"、…»

智能装备研究所项目周报管理框架V2.5。用于研究室经理生成周报给所长汇报。触发条件:提到"周报"、"生成周报"、"导出周报"、"项目周报"、"研究室周报"。支持三种初始化方式(md模板/对话式/Excel模板)。包含11阶段生命周期、双表格簿结构、12列字段定义、群聊抓取、增量迭代、异常检测(V2.5新增)、学习迭代。

ClawHub Agent Skills автор: paudyyin v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 553 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Фреймворк управления еженедельными отчетами по проектам Института интеллектуального оборудования V2.5. Используется менеджером лаборатории для генерации…

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

ПроцедураExcelДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
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

  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: 8. 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")

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: 73
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1553 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 160 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent weekly-report assistant, but it needs Review because it can collect workplace chat history and retain chat-derived records permanently.
LLM: suspicious (high) · 3 авг. 2026 г.