SKILLEMALL.ai

AD xia-card

Генерация, управление и обмен персональными социальными визитными карточками, а также интеллектуальная адресная книга (менеджер контактов). Используйте, когда пользователь упоминает визитные карточки, адресные книги, контакты, визитные карточки Xiami, agent-card. Конкретные сценарии запуска включают: активацию визитной карточки Xiami, создание адресной книги, генерацию/обновление/отправку визитной карточки, регистрацию визитной карточки Xiami, ввод/запрос/редактирование контактов, синхронизацию адресной книги, автоматическое распознавание и сохранение визитных карточек других при получении сообщения, содержащего протокол agent-card://.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«个人社交名片生成、管理和分享,以及智能花名册(通讯录管理器)。当用户提到名片、花名册、通讯录、联系人、虾名片、agent-card 时使用。…»

个人社交名片生成、管理和分享,以及智能花名册(通讯录管理器)。当用户提到名片、花名册、通讯录、联系人、虾名片、agent-card 时使用。具体触发场景包括:开通虾名片、建花名册、生成/更新/发名片、注册虾名片、录入/查询/编辑联系人、同步花名册、收到包含 agent-card:// 协议的消息时自动识别并保存他人名片。

ClawHub Agent Skills автор: sxd20010606-cmd v2.5.1 MIT-0 9 файлов тело ≈ 701 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерация, управление и обмен персональными социальными визитными карточками, а также интеллектуальная адресная книга (менеджер контактов).

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

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип 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
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: 9. 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 (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 701 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 161 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real contact-card manager, but it needs Review because received card data can trigger local contact changes and can steer skill installation from untrusted card metadata.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.