SKILLEMALL.ai

AC yoooclaw-meeting-preparations

Подготовка к встрече — перед встречей сгенерируйте для пользователя «краткий обзор для подготовки», собрав сообщения от релевантных лиц из уведомлений телефона и внешние события, найденные в Интернете, в единый обзор, ключевые выводы и рекомендуемые пункты для внимания. Используйте этот навык, когда пользователь упоминает «встреча», «подготовка к встрече», «подготовка», «краткий обзор встречи», «начинаем подготовку» или предоставляет «людей, на которых стоит обратить внимание / дела, на которые стоит обратить внимание», желая систематизировать информацию перед встречей. Даже если пользователь не использует слово «краткий обзор», этот навык следует использовать во всех случаях, когда необходимо быстро ознакомиться с последней информацией по определенной теме перед встречей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«会前备战——开会前为用户生成一份"备战简报",把手机通知里来自相关人物的消息、以及联网搜索到的外部动态,围绕本次会议主题整理成全局概览、关键…»

会前备战——开会前为用户生成一份"备战简报",把手机通知里来自相关人物的消息、以及联网搜索到的外部动态,围绕本次会议主题整理成全局概览、关键发现和建议关注点。当用户提到开会、会前准备、备战、会议简报、"开始备战",或给出"关注的人/关注的事"想在会前梳理信息时,使用此 skill。即使用户没有明说"简报"二字,只要是会前要快速掌握某个主题最新情况的场景,也应使用此 skill。

ClawHub Agent Skills автор: vivalavida-say-hi v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 601 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Подготовка к встрече — перед встречей сгенерируйте для пользователя «краткий обзор для подготовки», собрав сообщения от релевантных лиц из уведомлений…

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

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
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

  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")

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: 32
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 601 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

  • +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
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 190 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This meeting-prep skill is coherent, but it can read sensitive phone notifications and auto-install a web-search dependency without clear user confirmation.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 июн. 2026 г.