SKILLEMALL.ai

BC news-sentiment-tool-pro

Предназначен для сценариев разработки, требующих инструмента анализа настроений новостей, предоставляя стандартизированные процессы и инструкции по настройке. Этот инструмент был глубоко оптимизирован на основе отзывов пользователей для повышения практичности. Используйте, когда пользователю нужны профессиональные функции анализа настроений новостей. Не подходит для сложных требований, выходящих за рамки возможностей этого навыка. Подходит для независимых разработчиков, корпоративных команд и рабочих процессов автоматизации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«|-. 面向需要news sentiment tool相关能力的开发场景,提供规范流程和配置说明. 该工具基于用户反馈进行了深度优化,提升了…»

|-. 面向需要news sentiment tool相关能力的开发场景,提供规范流程和配置说明. 该工具基于用户反馈进行了深度优化,提升了可操作性。Use。Use when 用户需要舆情情绪分析专业版相关功能时使用。不适用于超出本技能能力范围的复杂需求。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。

ClawHub Hermes автор: 天轰穿 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 634 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Предназначен для сценариев разработки, требующих инструмента анализа настроений новостей, предоставляя стандартизированные процессы и инструкции по настройке.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкаДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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

Как улучшить

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Block scalar header includes extra characters: |-. at line 8, column 16: description: |-. 面向需要news sentiment tool相关能力的开发场景,提供规范流程和配置说明. 该工具基于用户反馈进行了深度优化… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-long-hermes description 151 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • 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 "pricing_tier"

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 73
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2634 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 20. 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 151 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 54 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill fits a stock/news sentiment-monitoring purpose, but needs Review because it asks agents to run commands, contact data and notification services, schedule recurring jobs, and write reports while its scope and installed implementation are unclear.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 20 авг. 2026 г.