SKILLEMALL.ai

BC guangdong-computing-policy

Агрегирует новейшие политики Китая (особенно провинции Гуандун и городов Гуанчжоу и Шэньчжэнь), связанные с вычислительными мощностями и искусственным интеллектом, охватывая динамику больших моделей ИИ, интеллектуальных вычислительных центров, центров обработки данных, поддержки строительства вычислительной инфраструктуры через специальные/государственные облигации и т. д., предоставляя краткие интерпретации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«聚合国内(重点广东省及广州市深圳市)算力及人工智能相关最新政策,覆盖AI大模型、智算中心、数据中心、专项债/国债支持算力建设等动态,提供简报…»

聚合国内(重点广东省及广州市深圳市)算力及人工智能相关最新政策,覆盖AI大模型、智算中心、数据中心、专项债/国债支持算力建设等动态,提供简报式解读。

ClawHub Agent Skills автор: WWrry v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 744 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Агрегирует новейшие политики Китая (особенно провинции Гуандун и городов Гуанчжоу и Шэньчжэнь), связанные с вычислительными мощностями и искусственным…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 3. 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 58/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 46
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 744 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)
  • +3Длина description 74: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only skill for finding and summarizing public Guangdong and China computing/AI policy updates.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.