SKILLEMALL.ai

AB imposter-smasher

Подготовьте пользователя к предстоящей встрече или мероприятию, перечислив события календаря на следующий день, предложив выбрать одно, исследовав тему и участников, подготовив краткое резюме и сгенерировав полностью готовый аудио-брифинг продолжительностью 3-5 минут. Используйте, когда пользователь просит подготовиться к встречам, собраться на мероприятие, изучить участников перед звонком или получить аудио-брифинг о встрече.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Prepare a user for an upcoming meeting or event by listing next-day ca…»

Prepare a user for an upcoming meeting or event by listing next-day calendar events, prompting for a selection, researching the topic and participants, producing an executive summary, and generating a fully produced 3-5 minute audio briefing. Use when the user asks to prep for meetings, get ready for an event, research attendees before a call, or receive an audio meeting brief.

ClawHub Agent Skills автор: sourishkrout v1.0.0 MIT-0 12 файлов · 1 скрипт тело ≈ 824 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Подготовьте пользователя к предстоящей встрече или мероприятию, перечислив события календаря на следующий день, предложив выбрать одно, исследовав тему и…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторТексты и документыИнфраструктураЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 53, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 824 токенов
    • 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

    • +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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 380 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill coherently prepares meeting briefings, but users should know it may use calendar details and external research or audio services.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.