SKILLEMALL.ai

BD xuanself-realtime

Исследование рынка оборудования для мониторинга уровня глюкозы в России (версия в реальном времени) v3.0 — переработан на основе практического опыта, интегрирует генерацию отчетов с помощью скриптов Python + поиск в реальном времени через SerpAPI + интеллектуальный анализ ast.literal_eval + стандартную 10-главную структуру Xuanself, выдает готовый к доставке отчет в формате Word. Специально разработан для Russia Country Manager, может избежать проблемы Error 10004 (переполнение токена).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«俄罗斯血糖检测设备市场调研(即时版)v3.0 —— 基于实战经验重构,整合 Python 脚本化报告生成 + SerpAPI 实时搜索 +…»

俄罗斯血糖检测设备市场调研(即时版)v3.0 —— 基于实战经验重构,整合 Python 脚本化报告生成 + SerpAPI 实时搜索 + ast.literal_eval 智能解析 + Xuanself 10章节标准结构,输出可直接交付的 Word 报告。专为 Russia Country Manager 设计,可规避 Error 10004(Token 溢出)问题。

ClawHub Agent Skills автор: wangxuan1992asia-svg v1.0.0 MIT-0 18 файлов тело ≈ 1 796 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Исследование рынка оборудования для мониторинга уровня глюкозы в России (версия в реальном времени) v3.0 — переработан на основе практического опыта…

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

ПроцедураРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
85
Качество 40%
66
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
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Обфускация uni-mixed-script-word scripts/_rep_body2.py:9
    Слово из смеси латиницы и кириллицы (гомоглифы) (1 шт.)
    A("| Сателлит(Сputnik) | Элта(俄罗斯/莫斯科) | 性价比 | 政府采购 + 药店 + ОМС |")
  • средняя Обфускация uni-mixed-script-word scripts/_rep_body4.py:20
    Слово из смеси латиницы и кириллицы (гомоглифы) (1 шт.)
    A("| 1型糖尿病患者CGM设备ОМС覆盖讨论 | 2026年 | FreeStyle Libre等高端品类机会 |")
  • средняя Обфускация uni-mixed-script-word scripts/report_generator.py:80
    Слово из смеси латиницы и кириллицы (гомоглифы) (2 шт.)
    A("| Сателлит(Сputnik) | Элта(俄罗斯/莫斯科) | 性价比 | 政府采购 + 药店 + ОМС |")

Просканировано файлов: 18. 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")
  • 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 38
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1796 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
  • -234 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -36 из 10 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +3Длина description 186 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +2Инструкции двуязычные (RU + EN)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent market-research report generator, but it ships an apparent API credential and handles user API keys in plaintext project files.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.