SKILLEMALL.ai

BC ai-consumption-competition

Помощник по регистрации на первый Шанхайский конкурс инноваций «Искусственный интеллект + Потребление». На основе информации о проекте пользователя, исходя из принципа первой необходимости, предоставляет предложения по выбору трека и заполнению заявки через состязательную проверку. Вызывается, когда пользователь участвует в конкурсе инноваций «ИИ + Потребление», выбирает трек или заполняет форму заявки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«首届上海'人工智能+消费'创新大赛报名助手。基于用户项目信息,从第一性原理出发通过对抗式审查提供赛道选择与报名填写专业建议。当用户参加AI+…»

首届上海'人工智能+消费'创新大赛报名助手。基于用户项目信息,从第一性原理出发通过对抗式审查提供赛道选择与报名填写专业建议。当用户参加AI+消费创新大赛、选择赛道或填写报名表时调用。

ClawHub Agent Skills автор: qomob v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 303 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник по регистрации на первый Шанхайский конкурс инноваций «Искусственный интеллект + Потребление».

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
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: 51
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1303 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 91: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a narrowly scoped Chinese-language competition registration helper with no executable code, hidden behavior, persistence, or automatic data transfer.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 5 сент. 2026 г.