SKILLEMALL.ai

BD WOSO_lib

База знаний о мировом женском футболе, охватывающая выжимки из 33 классических мировых монографий + 10 авторитетных отраслевых/научных отчетов + записи интервью с главными тренерами, поддерживает диалоговый поиск. Охватывает реальные истории ведущих игроков и тренеров из США, Европы, Азии, а также передовые темы спортивной науки, такие как рабочая нагрузка игроков, анализ физической формы, демография. Ключевые слова: женский футбол, женский футболист, женский тренер, Чемпионат мира, автобиография игрока, рабочая нагрузка, менструальный цикл, Миличич

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«世界女足知识库,覆盖33本全球经典专著+10份权威产业/科学报告精华内容+主教练采访实录,支持对话式查阅。涵盖美国、欧洲、亚洲顶级球员与教练…»

世界女足知识库,覆盖33本全球经典专著+10份权威产业/科学报告精华内容+主教练采访实录,支持对话式查阅。涵盖美国、欧洲、亚洲顶级球员与教练的真实故事,以及球员工作量、体能分析、人口统计等前沿运动科学议题。触发词:女足、女子足球、女足球员、女足教练、世界杯、球员自传、工作量、月经周期、米利西奇

ClawHub Hermes автор: wongeven v2.12.0 MIT-0 80 файлов тело ≈ 2 647 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

База знаний о мировом женском футболе, охватывающая выжимки из 33 классических мировых монографий + 10 авторитетных отраслевых/научных отчетов + записи…

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

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
48
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 80. 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-long-hermes description 147 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "name_cn"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "shareable"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "disable"

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 (WOSO_lib) не совпадает с папкой (woso-lib)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2647 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -431 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 147 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 48.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only women’s football knowledge skill with some content-safety and routing caveats, but no evidence of malicious behavior or unsafe system access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 5 июн. 2026 г.