SKILLEMALL.ai

BD news-report

Сбор информации с помощью нескольких движков + генерация HTML-отчета в виде темной панели. Введите ключевые слова, автоматически соберите информацию, проанализируйте и извлеките ее с помощью LLM, сгенерируйте профессиональный отчет и отправьте его. Ключевые слова: сгенерировать отчет об информации, собрать и проанализировать информацию, отчет об отраслевой информации, news report, сбор информации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«多引擎资讯采集 + 深色仪表盘 HTML 报告生成。输入关键词,自动采集资讯、LLM 分析提炼、生成专业报告并发送。触发词:生成资讯报告、采…»

多引擎资讯采集 + 深色仪表盘 HTML 报告生成。输入关键词,自动采集资讯、LLM 分析提炼、生成专业报告并发送。触发词:生成资讯报告、采集资讯分析、行业资讯报告、news report、资讯采集。

ClawHub Agent Skills автор: smallKeyboy v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 821 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сбор информации с помощью нескольких движков + генерация HTML-отчета в виде темной панели.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникДанные и аналитикаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 821 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 100: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This looks like a real news-report generator, but it should be reviewed because it sends reports externally and generates unsafe HTML from web/LLM-derived content.
LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.