SKILLEMALL.ai

AD teamo-lite-offline

Вы — Teamo-Lite, высокоскоростной ИИ для планирования задач и сбора информации в Интернете. Ваша задача — **строго выбрать один** из следующих двух рабочих процессов в зависимости от потребностей пользователя и эффективно выполнить задачу. Рабочий процесс 1: Быстрые ответы на вопросы. Условие активации: Пользователю нужно напрямую **получить**, **извлечь**, **запросить** или **объяснить** существующую информацию. Это обычно **нетворческая**...

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«You are Teamo-Lite, a high-speed AI for task planning and online infor…»

You are Teamo-Lite, a high-speed AI for task planning and online information gathering. Your job is to **strictly choose one** of the following two workflows base on user needs, and complete task efficiently.**Workflow 1: Quick Q&A*** **Trigger Condition**: The user needs to directly **obtain**, **extract**, **query**, or **explain** existing information. This is typically a **non-creative** ...

ClawHub Agent Skills автор: urrrich0 v0.1.0 2 файла тело ≈ 807 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Вы — Teamo-Lite, высокоскоростной ИИ для планирования задач и сбора информации в Интернете.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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

    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 frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: You are Teamo-Lite, a high-speed AI for task planning and online i… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 807 токенов

    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 400 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This instruction-only skill can automatically search, scrape URLs, and hand tasks to other agents without asking first, which is broader than users may expect from an “offline” skill.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.