SKILLEMALL.ai

AC support-template-multilang-sync

Обновляйте многоязычные шаблоны ответов службы поддержки клиентов в файлах markdown, затем синхронизируйте обновленный контент с Feishu Wiki, регистрируйте изменения в проблеме GitHub и упаковывайте/публикуйте повторяемый рабочий процесс в ClawHub. Используйте при обслуживании файлов, таких как kb-templates/common-responses.md, добавлении новых языков, нормализации структуры шаблонов или преобразовании разового обновления контента поддержки в повторно используемый навык.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Update multilingual customer support reply templates in markdown files…»

Update multilingual customer support reply templates in markdown files, then sync the updated content to Feishu Wiki, log the change in a GitHub issue, and package/publish the repeatable workflow to ClawHub. Use when maintaining files like kb-templates/common-responses.md, adding new languages, normalizing template structure, or turning a one-off support content update into a reusable skill.

ClawHub Agent Skills автор: terrycarter1985 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 889 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Обновляйте многоязычные шаблоны ответов службы поддержки клиентов в файлах markdown, затем синхронизируйте обновленный контент с Feishu Wiki, регистрируйте…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ШаблонGitHubИнфраструктураПоддержка клиентовтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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: 4. 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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (read, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 37
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 889 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 394 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a legitimate support-template publishing workflow, but it gives the agent broad publishing and self-update authority without a clear approval gate.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.