SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC news-aggregator-tool-free

Бесплатный инструмент агрегации новостей, который самостоятельно собирает новости из отечественных и зарубежных социальных, технологических и военных областей, а также производит структурированные сводки новостей путем поиска, фильтрации и организации. Основные возможности: - Агрегация источников новостей о технологиях и военных из Китая - Самостоятельный поиск, фильтрация и дедупликация ключевых новостей - Организация новостей по категориям, каждая включает заголовок, источник, ключевые моменты - Фильтрация по правилам достоверности, приоритет официальным авторитетным источникам. Сценарии использования: - Ежедневный просмотр новостей для индивидуальных пользователей - Студенты, изучающие текущие события - Независимые разработчики, отслеживающие технологические тенденции. Отличия: - Бесплатная версия охватывает основные категории новостей, удовлетворяя ежедневные информационные потребности - Самостоятельная фильтрация и дедупликация для повышения эффективности чтения - Полная совместимость с PRO-версией...

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«新闻聚合工具免费版，自发聚合国内外社会、科技、军事领域的新闻，通过搜索、筛选、整理产出结构化新闻汇总。核心能力: - 聚合国内科技、军事新闻…»

新闻聚合工具免费版，自发聚合国内外社会、科技、军事领域的新闻，通过搜索、筛选、整理产出结构化新闻汇总。核心能力: - 聚合国内科技、军事新闻源 - 自发搜索、筛选、去重新闻要点 - 按类别整理新闻，每条含标题、来源、要点 - 可信度规则过滤，优先官方权威来源 适用场景: - 个人用户每日新闻浏览 - 学生了解社会时事 - 独立开发者跟踪科技动态 差异化: - 免费版覆盖核心新闻类别，满足日常资讯需求 - 自发筛选去重，提升阅读效率 - 与PRO版本完全兼容...

ClawHub Hermes автор: 天轰穿 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 496 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Бесплатный инструмент агрегации новостей, который самостоятельно собирает новости из отечественных и зарубежных социальных, технологических и военных…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 233 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "edition"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing_tier"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1496 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 233 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 33 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a markdown-only news aggregation skill with some sloppy and inconsistent wording, but no artifact-backed hidden execution, persistence, credential use, or destructive behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 27 июл. 2026 г.