SKILLEMALL.ai

AC guanshi-intelligence-expert

Кластер экспертов по анализу ситуации — эксперт по сбору информации. Отвечает за поиск/извлечение/экстракцию внешних отраслевых источников информации, вывод структурированных сводок данных. Используется, когда главный аналитик ситуации дает команду на сбор информации, извлечение отраслевых данных, извлечение полных текстов годовых/исследовательских отчетов/белых книг, перекрестную проверку из нескольких источников, вывод сводок информации. Не подходит для анализа данных/моделирования (→ эксперт по анализу данных), самостоятельного поиска.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«观势专家集群 — 情报获取专家。负责搜索/抓取/提取外部行业情报源,输出结构化数据摘要。Use when 被观势 Chief 调度执行情报搜…»

观势专家集群 — 情报获取专家。负责搜索/抓取/提取外部行业情报源,输出结构化数据摘要。Use when 被观势 Chief 调度执行情报搜集、行业数据抓取、年报/研报/白皮书全文提取、多源交叉验证、情报摘要输出。不适用于数据分析/建模(→数据分析专家)、独立搜索调用。

ClawHub Agent Skills автор: tuobadaidai v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 744 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Кластер экспертов по анализу ситуации — эксперт по сбору информации.

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

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
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: 2. 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: 33
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 744 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 135 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a public web research workflow for gathering and summarizing industry intelligence, with no executable code or hidden persistence found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 6 июн. 2026 г.