SKILLEMALL.ai

AC post-summarizer

Помощник по чтению и обобщению новостей/статей со всего интернета. Поддерживает чтение последних статей с основных новостных сайтов (TMT, 36Kr, Huxiu, Wallstreetcn, Tencent News, Sina Finance, Reuters, BBC, NYT и т. д.) и их глубокое обобщение. Срабатывает, когда пользователь говорит «Помоги мне посмотреть новости XX», «Обобщи это», «Последние новости XX», «Ищи новости по ключевому слову XX», «Сравни эти статьи» и другие подобные запросы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«全网新闻/文章阅读总结助手。支持从主流新闻网站(钛媒体、36氪、虎嗅、华尔街见闻、腾讯新闻、新浪财经、Reuters、BBC、NYT 等)读…»

全网新闻/文章阅读总结助手。支持从主流新闻网站(钛媒体、36氪、虎嗅、华尔街见闻、腾讯新闻、新浪财经、Reuters、BBC、NYT 等)读取最新文章并深度总结。当用户说"帮我看XX新闻"、"总结这篇"、"最新XX资讯"、"搜索XX关键词新闻"、"对比这几篇文章"等类似需求时触发。

ClawHub Agent Skills автор: shj_X v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 491 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник по чтению и обобщению новостей/статей со всего интернета.

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

СправочникТексты и документыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
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: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 491 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 141 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a public news and article summarizer with some broad trigger phrases, but its behavior is disclosed and limited to web search/fetch summarization.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.