SKILLEMALL.ai

BC pre-judgment-of-similar-cases-wdy

Предварительный прогноз по аналогичным делам (правовой поиск + аналогичные дела). Когда пользователь описывает спор (например, обман с деньгами, невозврат долга, спор по контракту, нанесение телесных повреждений и т. д.), автоматически ищет соответствующие правовые нормы и аналогичные судебные решения, анализирует правовые последствия и дает рекомендации. Триггерные слова: правовые основания, аналогичные дела, спор, обман, долг, нарушение контракта, правонарушение, судебный иск.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«类案预判(法律检索+类似案例)。用户描述纠纷(如被骗钱、欠债不还、合同纠纷、被打伤等)时,自动检索相关法律条文和类似判例,分析法律后果及建议…»

类案预判(法律检索+类似案例)。用户描述纠纷(如被骗钱、欠债不还、合同纠纷、被打伤等)时,自动检索相关法律条文和类似判例,分析法律后果及建议。触发词:法律依据、类似案例、纠纷、被骗、欠债、合同违约、侵权、打官司。

ClawHub Agent Skills автор: rose-develop v1.0.7 MIT-0 2 файла тело ≈ 748 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Предварительный прогноз по аналогичным делам (правовой поиск + аналогичные дела).

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

СправочникИнфраструктуратип 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: 2. 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: 22
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 748 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 106: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed legal lookup helper that sends case descriptions to a third-party API for law and case retrieval, with no hidden install scripts or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 12 авг. 2026 г.