SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD Report-gama

🎯 Генератор углубленных отчетов по исследованию рынка — специально разработан для целевой страны + целевой категории. Поддерживает 13 модулей сбора информации: многоязычный поиск, мониторинг новостей, анализ конкурентов, цены на электронную коммерцию, рекламные размещения, таможенные данные, государственные тендеры (Tender), регистрационные удостоверения на медицинские изделия (Roszdravnadzor), сообщества Telegram, сообщества VKontakte, распределение медицинских учреждений, референтные цены (ЖНВЛП). Генерирует профессиональные длинные исследовательские отчеты из 15 глав и экспортирует их в формате PDF + диаграммы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«🎯 深度市场调研报告生成技能 —— 专为目标国家+目标品类量身定制。支持13个信息采集模块：多语种搜索、新闻监控、竞争分析、电商价格、广告…»

🎯 深度市场调研报告生成技能 —— 专为目标国家+目标品类量身定制。支持13个信息采集模块：多语种搜索、新闻监控、竞争分析、电商价格、广告投放、海关数据、政府招标（Tender）、医疗器械注册证（Roszdravnadzor）、Telegram社群、VKontakte社群、医疗机构分布、参考定价（ЖНВЛП）。生成15章节专业长篇调研报告并导出PDF+图表。

ClawHub Agent Skills автор: wangxuan1992asia-svg v1.0.0 MIT-0 24 файла тело ≈ 2 617 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

🎯 Генератор углубленных отчетов по исследованию рынка — специально разработан для целевой страны + целевой категории.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураTelegramЗакупки и снабжениеИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: Report-gama (ClawHub)

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Обфускация средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.

Автору

Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Обфускация uni-mixed-script-word scripts/report_generator.py:609
    Слово из смеси латиницы и кириллицы (гомоглифы) (1 шт.)
    report += "- **促销活动**：关注Wildberries/Ozon的Чёрная пятница（黑五）折扣\n\n"

Просканировано файлов: 24. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "categories"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Report-gama) не совпадает с папкой (reportgama2)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 66
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2617 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • -231 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -37 из 18 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +3Длина description 181 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +2Инструкции двуязычные (RU + EN)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a mostly coherent market-research report generator, but it can run broad web collection and mix estimated or fallback data into reports that may look authoritative.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.