SKILLEMALL.ai

BF yq-industry-research-report

Профессиональный автор отраслевых исследовательских отчетов. Создает исчерпывающие, основанные на данных исследовательские отчеты с диаграммами и визуализациями в форматах Markdown, DOCX и PDF. Ключевые слова триггера: исследовательский отчет, отраслевой анализ, исследование рынка, конкурентная среда, отраслевой отчет, финансовое исследование, размер рынка, отраслевые тренды.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Professional industry research report writer. Produces comprehensive,…»

Professional industry research report writer. Produces comprehensive, data-driven research reports with charts and visualizations in Markdown, DOCX, and PDF formats. Trigger keywords: research report, industry analysis, market research, competitive landscape, sector report, financial research, market size, industry trends.

ClawHub Agent Skills автор: tianheihei002 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 6 498 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Профессиональный автор отраслевых исследовательских отчетов.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL, path/to/image.png

ГенераторWordPDFДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL, path/to/image.png
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 body-long тело SKILL.md ≈ 6498 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: URL
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: path/to/image.png

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL, path/to/image.png
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): URL, path/to/image.png
  • 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
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6498 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 219, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • -238 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 324 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 49 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 219 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a report-generation skill whose file creation and document output behavior fit its stated purpose, with no evidence of malicious activity.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.