SKILLEMALL.ai

AC yoooclaw-work-report-en

Автоматически извлекает ход работы, пункты для обсуждения и задачи на день или неделю из рабочих уведомлений и генерирует ежедневный или еженедельный отчет о работе. Триггеры: ежедневный отчет/еженедельный отчет/рабочий отчет/что вы сделали сегодня/что вы сделали на этой неделе/помогите мне написать мой ежедневный отчет/помогите мне организовать мой еженедельный отчет/рабочая сводка/рабочий итог.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automatically extract the work progress, communication points and to-d…»

Automatically extract the work progress, communication points and to-dos of the day or week from work-related message notifications, and generate a daily or weekly work report. Trigger: daily report/weekly report/work report/what you did today/what you did this week/help me write my daily report/help me organize my weekly report/work briefing/work summary.

ClawHub Agent Skills автор: vivalavida-say-hi v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 947 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматически извлекает ход работы, пункты для обсуждения и задачи на день или неделю из рабочих уведомлений и генерирует ежедневный или еженедельный отчет о…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторNotionGitHubДанные и аналитикатип 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
63/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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: 4. 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: Automatically extract the work progress, communication points and … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 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
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 37, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1947 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 358 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill’s work-report purpose is clear, but it reads broad notification archives and can surface identifiable workplace information without enough source scoping or review safeguards.
    LLM: suspicious (high) · 17 июл. 2026 г.