SKILLEMALL.ai

AB sentiment-monitor

Мониторинг общественного мнения и генерация структурированных отчетов. Собирает общедоступную веб-информацию о знаменитостях, телешоу или брендах, выполняет анализ тональности и генерирует адаптивные HTML-отчеты. Ключевые слова для активации: тональность, общественное мнение, репутация, отчет о мониторинге. Примеры: «отслеживать репутацию X», «анализ общественного мнения для X».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Public opinion monitoring and structured report generation. Collects p…»

Public opinion monitoring and structured report generation. Collects publicly available web information about celebrities, TV shows, or brands, performs sentiment analysis, and generates responsive HTML reports. Trigger keywords: sentiment, public opinion, reputation, monitoring report. Examples: "monitor reputation of X", "public opinion analysis for X".

ClawHub Agent Skills автор: wubinghuang2019-source v0.4.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 4 196 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Мониторинг общественного мнения и генерация структурированных отчетов.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

ГенераторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Инструменты и файлы вес 18
60
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4196 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 51
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 357 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is an instruction-only public sentiment reporting workflow that uses public web research and saves a local HTML report.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.