SKILLEMALL.ai

AC meeting-to-action-items

Преобразует неструктурированные записи встреч, чатов, транскрипции речи в структурированные исполняемые статусы проектов — включая классифицированные задачи, ответственных лиц, сроки, записи решений, метки рисков и планирование этапов. Активируется, когда пользователь произносит "整理会议记录" (структурировать записи встречи), "生成会议待办" (создать задачи со встречи), "从聊天记录提取任务" (извлечь задачи из чата) и подобные запросы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将非结构化的会议记录、聊天记录、语音转写文本转化为结构化的可执行项目状态 — 包含分类后的待办事项、负责人、截止时间、决策记录、风险标记和里…»

将非结构化的会议记录、聊天记录、语音转写文本转化为结构化的可执行项目状态 — 包含分类后的待办事项、负责人、截止时间、决策记录、风险标记和里程碑排期。用户说出"整理会议记录"、"生成会议待办"、"从聊天记录提取任务"等请求时激活。

ClawHub Agent Skills автор: seulkilu v1.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 596 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Преобразует неструктурированные записи встреч, чатов, транскрипции речи в структурированные исполняемые статусы проектов — включая классифицированные задачи…

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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
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: 4. 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: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 596 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 115: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill locally turns meeting or chat text into structured action items, and the reviewed artifacts do not show hidden access, persistence, or unsafe behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.