SKILLEMALL.ai

AC yunlv-email-writer

Используйте, когда пользователю нужно писать профессиональные деловые письма на нескольких языках. Используйте при составлении писем для внешней торговли, таких как ответы на запросы, письма с предложениями или последующие сообщения. Используйте при создании персонализированных последовательностей писем B2B для международных клиентов. Используйте, когда пользователь упоминает «邮件撰写», «外贸邮件», «多语言邮件», «开发信», «询盘回复», «报价邮件», «跟进邮件», «商务邮件».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when user needs to write professional business emails in multiple…»

Use when user needs to write professional business emails in multiple languages. Use when drafting foreign trade emails such as inquiry replies, quotation emails, or follow-up messages. Use when generating personalized B2B email sequences for international clients. Use when user mentions "邮件撰写", "外贸邮件", "多语言邮件", "开发信", "询盘回复", "报价邮件", "跟进邮件", "商务邮件".

ClawHub Agent Skills автор: WangM-A3 v1.0.5 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 470 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте при составлении писем для внешней торговли, таких как ответы на запросы, письма с предложениями или последующие сообщения.

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

ГенераторПродажи и CRMИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "progressive"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

    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: 46
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1470 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 352 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 28 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed local business-email drafting helper, with no evidence of hidden sending, credential access, exfiltration, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.