SKILLEMALL.ai

BC wechat-smart-organizer

Навык интеллектуальной организации истории чатов WeChat. Используется, когда пользователь хочет прочитать историю чатов WeChat, извлечь ключевую информацию, сохранить ее в заметках Obsidian или создать событие в календаре. Функции включают: запрос сеанса, чтение истории чатов, поиск по ключевым словам, извлечение задач/времени/дел, интеллектуальную классификацию и сохранение в Obsidian, создание напоминаний в календаре.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«微信聊天记录智能整理技能。当用户想要读取微信聊天记录、提取关键信息、存储到Obsidian笔记、或创建日历事件时使用此技能。功能包括:查询会…»

微信聊天记录智能整理技能。当用户想要读取微信聊天记录、提取关键信息、存储到Obsidian笔记、或创建日历事件时使用此技能。功能包括:查询会话、读取聊天记录、搜索关键词、提取任务/时间/待办事项、智能分类存储到Obsidian、创建日历提醒。

ClawHub Agent Skills автор: ppj v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 379 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык интеллектуальной организации истории чатов WeChat.

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

ПроцедураObsidianИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
59
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: 5. 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 "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

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: 59
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1379 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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 121 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill does what it claims, but it asks for broad access to private WeChat data and local files without enough scoping or consent controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.