SKILLEMALL.ai

BD character-profile

Создатель профилей персонажей (小说人物档案创建工具) — двуязычный навык (китайский/английский) для создания структурированных, подробных профилей персонажей для художественной литературы. Генерирует полные профили в формате markdown, включая предысторию, личность, отношения, сюжетные арки персонажей и проверки на согласованность. Поддерживает шаблоны для главных героев, антагонистов и второстепенных персонажей со встроенными инструментами обнаружения конфликтов и матрицей взаимоотношений. Идеально подходит для авторов веб-новелл (网文), фэнтези, романтики и литературной прозы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Novel Character Profile Builder (小说人物档案创建工具) — A bilingual CN/EN skill…»

Novel Character Profile Builder (小说人物档案创建工具) — A bilingual CN/EN skill for creating structured, detailed character profiles for fiction writing. Generates complete markdown profiles including backstory, personality, relationships, character arcs, and consistency checks. Supports protagonist, antagonist, and supporting character templates with built-in conflict detection and relationship matrix tools. Ideal for web novel (网文), fantasy, romance, and literary fiction authors.

ClawHub Agent Skills автор: q7766206 v1.0.0 21 файл тело ≈ 1 297 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создатель профилей персонажей (小说人物档案创建工具) — двуязычный навык (китайский/английский) для создания структурированных, подробных профилей персонажей для…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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: 20. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (character-profile) не совпадает с папкой (character-profile-cn)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 77
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1297 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
  • -32 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 477 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 45 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This writing helper mostly does what it claims, but it needs review because an optional workflow runner can execute configured Python expressions while the skill also reads, writes, moves, and deletes files in a chosen workspace.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.