SKILLEMALL.ai

AC econ-progress-tracker

Фреймворк для отслеживания и анализа прогресса китайской экономики. На основе модели экономической диагностики от директора S, после сбора последних финансовых новостей оценивает, соответствует ли социально-экономическое развитие ожидаемому пути. Триггерные слова: отследить с учетом последних новостей, отследить экономическое развитие, отслеживание экономического развития, отслеживание состояния экономики, проанализировать с помощью фреймворка. При использовании необходимо сначала собрать последние финансовые новости (с помощью браузера собрать с东方财富/财联社/华尔街见闻 и т. д.), а затем по фреймворку поочередно сравнить по четырем основным аспектам: диагностические показатели, путь политики, развитие промышленности, сигналы риска, выдавая суждение о соответствии/отклонении и комплексную оценку.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«中国经济进展跟踪分析框架。基于S总监的经济诊断模型,采集最新财经新闻后评估社会经济进展是否符合预期路径。触发词:结合最新新闻来跟进、跟进经济…»

中国经济进展跟踪分析框架。基于S总监的经济诊断模型,采集最新财经新闻后评估社会经济进展是否符合预期路径。触发词:结合最新新闻来跟进、跟进经济进展、经济进展跟踪、经济状态跟进、用框架分析一下。使用时必须先收集最新财经新闻(浏览器抓取东方财富/财联社/华尔街见闻等),再按框架分诊断指标、政策路径、产业进展、风险信号四大维度逐一对照,输出符合/偏离判断及综合评估。

ClawHub Agent Skills автор: skfrom v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 793 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 33 ч назад

Фреймворк для отслеживания и анализа прогресса китайской экономики.

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

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
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: 1. 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: 18
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 793 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 180 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed economic-news analysis workflow with limited local snapshot storage and no executable code or malware signals.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.