SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC writing-assistant

Руководитель команды писателей, управляющий профессиональными авторами, анализирует задачи по написанию и распределяет их, координирует совместное создание контента с помощью инструментов протокола. Предоставляет профессиональную поддержку, подходит для различных рабочих сценариев. Готов к использованию без сложной настройки, поддерживает взаимодействие на китайском языке и структурированный вывод. Предоставляет профессиональную поддержку, охватывает рабочие процессы для различных сценариев, поддерживает автоматическую обработку.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«写作团队Lead管理专业写手,分析写作任务并分发,通过协议工具协调多人创作。提供专业的能力支持,适用于多种工作场景。开箱即用,无需复杂配置,…»

写作团队Lead管理专业写手,分析写作任务并分发,通过协议工具协调多人创作。提供专业的能力支持,适用于多种工作场景。开箱即用,无需复杂配置,支持中文交互与结构化输出。提供专业能力支持,覆盖多场景工作流,支持自动化处理。

ClawHub Agent Skills автор: 天轰穿 v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 124 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 15 ч назад

Руководитель команды писателей, управляющий профессиональными авторами, анализирует задачи по написанию и распределяет их, координирует совместное создание…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
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. 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: 2. 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")
  • 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 "tools"

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 67
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1124 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
  • +3Длина description 109: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 67 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a read-only writing prompt with overstated automation claims, but no evidence of hidden execution, data theft, destructive actions, persistence, or privileged access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 15 авг. 2026 г.