SKILLEMALL.ai

BD knowledge-base-editor

Создание и ведение китайских баз знаний, серийных учебных пособий, руководств и сборников примеров с возможностью последовательного дополнения. Подтверждение потребностей через чат, исследование материалов, предложение структуры, после подтверждения — последовательное написание, проверка и поддержание связанных ссылок. Подходит для нечетких тем, систематизации материалов, продолжения следующей части, добавления специальных тем и пересмотра базы знаний; обычная коррекция отдельных предложений не запускает процесс всей базы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«创建和维护可逐篇续写的中文知识库、系列教程、学习手册与案例库。通过聊天确认需求,研究资料后提出大纲,确认后逐篇撰写、审查并维护关联引用。适用…»

创建和维护可逐篇续写的中文知识库、系列教程、学习手册与案例库。通过聊天确认需求,研究资料后提出大纲,确认后逐篇撰写、审查并维护关联引用。适用于模糊选题、资料整理、继续下一篇、增补专题及知识库修订;普通单句润色不启动整库流程。

ClawHub Agent Skills автор: Marvin v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 670 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создание и ведение китайских баз знаний, серийных учебных пособий, руководств и сборников примеров с возможностью последовательного дополнения.

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 9. 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 38/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 670 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 112: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Chinese knowledge-base writing workflow with scoped document creation and review behavior, and I found no hidden execution, exfiltration, or persistence mechanism.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 сент. 2026 г.