SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC own-style-writer

Универсальный навык написания текстов в собственном стиле. Используется, когда пользователь просит «писать в моем стиле», «изучить стиль из определенного каталога», «отдельно обрабатывать материалы стиля и материалы для текущего письма», «извлечь стиль из локальных материалов PDF/DOCX/PPTX/Excel/HTML/текст и написать статью». Он активно спрашивает, какие каталоги использовать для изучения стиля письма, а какие материалы использовать только для текущего содержания письма, в первую очередь преобразует документы с помощью MinerU после согласия пользователя на загрузку, также может использовать встроенный MarkItDown для офлайн-преобразования; по умолчанию сначала генерирует профиль стиля, сводку материалов и план статьи, и только после подтверждения пишет основной текст.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通用自有文风写作 skill。用于用户要求“按我的文章风格写”“学习某个目录里的文风”“把风格素材和本次写作素材分开处理”“从本地 PDF/…»

通用自有文风写作 skill。用于用户要求“按我的文章风格写”“学习某个目录里的文风”“把风格素材和本次写作素材分开处理”“从本地 PDF/DOCX/PPTX/Excel/HTML/文本等素材提炼文风并写文章”时。它会主动询问哪些目录用于学习写作风格、哪些材料只用于本次写作内容，优先在用户同意上传后用 MinerU 转换文档，也可回退内置 MarkItDown 离线转换；默认先生成风格画像、素材摘要和文章大纲，待确认后才写正文。

ClawHub Agent Skills автор: FunInSpring v1.0.2 MIT-0 58 файлов · 4 скрипта тело ≈ 1 327 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 24 ч назад

Универсальный навык написания текстов в собственном стиле.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторWordPowerPointДанные и аналитикаРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
85
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Опасные команды cmd-execpolicy-bypass README.md:120
    Запуск PowerShell с обходом execution policy
    powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/run_…ps1 `
  • средняя Опасные команды cmd-execpolicy-bypass README.md:130
    Запуск PowerShell с обходом execution policy
    powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/run_…ps1 `
  • средняя Опасные команды cmd-execpolicy-bypass SKILL.md:80
    Запуск PowerShell с обходом execution policy
    powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/run_…ps1 `

Просканировано файлов: 58. 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 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 69
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1327 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -34 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 216 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently supports user-directed writing-style extraction and drafting, with disclosed local file processing and opt-in MinerU uploads.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.