SKILLEMALL.ai

BC topic-monitor

Отслеживайте интересующие темы и проактивно оповещайте о важных событиях. Используйте, когда пользователь хочет автоматического мониторинга конкретных тем, таких как выпуск продуктов, новостные темы, обновления технологий, RSS/Atom-каналы или выпуски GitHub. Поддерживает запланированный веб-поиск плюс опрос каналов, фильтры тем с булевой логикой, оценку важности с помощью ИИ с отслеживанием настроений, интеллектуальные оповещения по сравнению с еженедельными дайджестами и контекстные сводки с учетом памяти.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Monitor topics of interest and proactively alert when important develo…»

Monitor topics of interest and proactively alert when important developments occur. Use when the user wants automated monitoring of specific subjects like product releases, news topics, technology updates, RSS/Atom feeds, or GitHub releases. Supports scheduled web search plus feed polling, boolean topic filters, AI importance scoring with sentiment tracking, smart alerts vs weekly digests, and memory-aware contextual summaries.

ClawHub Agent Skills автор: Robby v1.6.0 MIT-0 52 файла · 42 скрипта тело ≈ 1 697 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Отслеживайте интересующие темы и проактивно оповещайте о важных событиях.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторGitHubИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 52. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 63, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1697 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 13. 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
    • -36 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 431 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 27 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
    • +4Есть примеры (16 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    В песочнице Скрипты вели себя тихо

    Скрипты скилла запущены в одноразовой машине: без сети, с подложными ключами в домашнем каталоге, под наблюдением. Мы записали, что они делали. Попытка выйти в сеть или прочитать чужие секреты ограничивает техническую оценку буквой C; тихий запуск баллов не добавляет.

    Запущено 12 скриптов, ещё 26 не поместились в лимит; каждому дали двадцать секунд, поддельный домашний каталог с ключами и сеть, в которой ничего нет.

    Из них 8 не дошли до работы, и об их поведении мы ничего не узнали.

    scripts/config.pyничего за пределами своей папки
    scripts/digest.pyничего за пределами своей папки
    scripts/importance_scorer.pyничего за пределами своей папки
    scripts/manage_topics.pyне запустился: manage_topics.py: error: the following arguments are required: command
    scripts/monitor.pyне запустился: ❌ Config file not found: /work/config.json
    scripts/process_alerts.pyничего за пределами своей папки
    scripts/quick.pyне запустился: quick.py: error: the following arguments are required: topic
    scripts/setup_cron.pyне запустился: {"error": "Config file not found: /work/config.json\nCopy config.example.json to config.json and customize it."}
    scripts/setup.pyне запустился: ⚠️ Input ended. No changes made.
    scripts/_vendor/sgmllib.pyне запустился: test.html : [Errno 2] No such file or directory: 'test.html'
    scripts/_vendor/feedparser/api.pyне запустился: ImportError: attempted relative import with no known parent package
    scripts/_vendor/feedparser/encodings.pyне запустился: ImportError: attempted relative import with no known parent package

    14 окт. 2026 г.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill mostly does what it says, but its feed feature accepts unrestricted URLs and the documentation understates the resulting network and data-flow risks.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 10 сент. 2026 г.