SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF dairy-market-report

Используйте для создания отчета об анализе китайского молочного рынка (乳制品市场行情报告). Читает ежемесячные PDF-файлы молочной промышленности (например, 艾格农业-中国乳业研究月报) плюс любые дополнительные документы в рабочей директории, затем создает единый отчет в формате PDF, стилизованный под журнал, охватывающий цены на сырое молоко, стоимость кормов, цены на молоко в Китае и за рубежом, производство и импорт молока с начала года, экспорт, результаты аукционов GDT, расчеты landed cost от GDT до склада (AMF/WMP/SMP, цена по контракту-2), прогноз, углубленный анализ, инновации в глубокой переработке и корпоративные/политические события. Макет: непрерывный поток (без принудительного переноса страниц по разделам), 12 пронумерованных разделов, карточки KPI, полосатые таблицы, цветные индикаторы изменений (涨红跌绿), блоки с выводами ИИ и обложка + двухколоночный оглавление.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user asks to generate a China dairy market intelligence r…»

Use when the user asks to generate a China dairy market intelligence report (乳制品市场行情报告). Reads dairy industry monthly PDFs (e.g. 艾格农业-中国乳业研究月报) plus any supplementary documents in the working directory, then produces a single, magazine-style PDF report covering raw milk prices, feed costs, China vs overseas milk prices, dairy production & import YTD, exports, GDT auction results, GDT-to-warehouse landed cost calculations (AMF/WMP/SMP, contract-2 pricing), outlook, deep-dive analysis, deep-processing innovation, and corporate/policy events. Layout: continuous flow (no forced page break per section), 12 numbered sections, KPI cards, banded tables, color-coded change pills (涨红跌绿), AI takeaway callouts, and a cover + two-column TOC.

ClawHub Agent Skills автор: 叶鹏 v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 3 278 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 34 ч назад

Используйте для создания отчета об анализе китайского молочного рынка (乳制品市场行情报告).

Как процесс F 53/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/styles.css

ГенераторPDFOutlookWordДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
53/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/styles.css
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 14: description: Use when the user asks to generate a China dairy market intelligen… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/styles.css
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/styles.css
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/styles.css
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 53, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3278 токенов

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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 738 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent report-generation tool that processes local dairy-market documents and produces a PDF, with no evidence of hidden or unrelated behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.