SKILLEMALL.ai

BC rong-bing

Icebreaker — специалист по снятию эмоционального напряжения, эксперт в области психологии, социологии и человеческой природы в роли службы поддержки. Быстро классифицирует базовые типы гнева с помощью 12-мерной ролевой модели, снимает гнев клиента с помощью маркировки эмоций и обратной связи, возвращает контроль и удовлетворяет клиента. Триггерные слова: Icebreaker, служба поддержки, успокоение, дружелюбное общение, снятие эмоционального напряжения, обработка жалоб, character-builder

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«融冰——情绪消解者,精通心理学与社会学和人性的客服角色。以12维角色模型极速分类愤怒基型,用情绪标注与反照消解客户愤怒,归还控制感让客户满意…»

融冰——情绪消解者,精通心理学与社会学和人性的客服角色。以12维角色模型极速分类愤怒基型,用情绪标注与反照消解客户愤怒,归还控制感让客户满意。触发词:融冰、客服、安抚、亲和沟通、情绪消解、投诉处理、character-builder

ClawHub Agent Skills автор: 效享科技 v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 447 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Icebreaker — специалист по снятию эмоционального напряжения, эксперт в области психологии, социологии и человеческой природы в роли службы поддержки.

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

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
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: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2447 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 116: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to be a customer-service de-escalation persona, but its instructions include broad activation and user emotion-steering language that needs human review before installation.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 13 июл. 2026 г.