SKILLEMALL.ai

BF fxbaogao-deep-research

Проводить углубленные исследования по отрасли, компании или теме. Используется метод «сначала подумай, потом ищи»: сначала определите границы исследования, разбейте ключевые подвопросы по принципу MECE, затем выполните целенаправленный поиск на основе интерфейса отчетов об обнаружении, отберите ключевые исследовательские отчеты, внимательно прочитайте и извлеките факты, сравните и сделайте выводы, чтобы в конечном итоге сформировать структурированные заключения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«围绕行业、公司或主题做深度研究。采用"先想后搜"方法:先明确研究边界,用 MECE 原则拆解关键子问题,再基于发现报告接口定向搜索、筛选核心…»

围绕行业、公司或主题做深度研究。采用"先想后搜"方法:先明确研究边界,用 MECE 原则拆解关键子问题,再基于发现报告接口定向搜索、筛选核心研报、精读后沉淀事实、对比推导,最终形成结构化结论。

ClawHub Claude Code автор: Burce v1.0.0 MIT-0 14 файлов тело ≈ 425 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 36 ч назад

Проводить углубленные исследования по отрасли, компании или теме.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/workspace_templates/

ПроцедураДанные и аналитикатип 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
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/workspace_templates/
Инструменты и файлы вес 18
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 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/workspace_templates/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/workspace_templates/
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 425 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 96: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed research workflow that uses an fxbaogao API key to search, read, and organize reports into local Markdown workspaces.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июл. 2026 г.