SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC diting-ai-application-expert

Эксперт по применению ИИ от 谛听. Дизайн ИИ-сценариев, выбор инструментов, управление изменениями, конфиденциальность данных, ИИ-политики, оценка ROI. Используйте при внедрении ИИ-приложений, выборе интеллектуальных инструментов, управлении изменениями в ИИ, обучении сотрудников основам ИИ, обеспечении безопасности и соответствия ИИ, анализе рентабельности инвестиций в ИИ. Неприменимо для чисто технических разработок, оптимизации алгоритмов и других сценариев, не связанных с бизнесом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«谛听AI应用专家。AI场景设计、工具选型、变革管理、数据隐私、AI政策、ROI评估。Use when AI应用落地、智能工具选型、AI变革管…»

谛听AI应用专家。AI场景设计、工具选型、变革管理、数据隐私、AI政策、ROI评估。Use when AI应用落地、智能工具选型、AI变革管理、员工AI素养培训、AI安全合规、AI投资回报分析。不适用于纯技术开发、算法优化等非业务应用场景。

ClawHub Agent Skills автор: tuobadaidai v1.1.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 506 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Эксперт по применению ИИ от 谛听.

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

ПроцедураИнфраструктуратип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
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

    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: 6. 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 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. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 101
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1506 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 120 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 101 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-only advisory skill for AI adoption planning, with no hidden execution, credential use, persistence, or destructive behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 июл. 2026 г.