BD llmfill
Вызов удаленного сервиса LLMFill (llmfill.com) для автоматического заполнения форм/анкет/чек-листов в документах Word с помощью ИИ и управления базой знаний для поиска при заполнении. Используется, когда пользователь просит "AI заполнить форму/автоматически ответить/заполнить .docx оптом", "создать базу знаний/загрузить справочные материалы", "проверить баланс или токен API". Основные возможности: загрузка .docx -> асинхронное заполнение (автоматический опрос) -> загрузка результата с цветовой маркировкой или чистого; источник ответа может быть базой знаний/интернетом/смешанным/чистой большой моделью. При первом использовании необходимо сгенерировать токен, начинающийся с aif_, в разделе "API-ключ" на https://www.llmfill.com/profile; при отсутствии среды Python можно использовать эквивалентный вызов curl (см. curl-guide.md). Прямой интерфейс поиска не предоставляется — база знаний используется через монтирование fill --kb.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«调用 LLMFill（llmfill.com）远程服务，用 AI 自动填写 Word 文档中的 表单/问卷/清单等，并管理供填写时检索的知识…»
调用 LLMFill（llmfill.com）远程服务，用 AI 自动填写 Word 文档中的 表单/问卷/清单等，并管理供填写时检索的知识库。当用户要求"AI 填表/ 自动作答/批量填写 .docx"、"建知识库/上传参考资料"、"查余额或验证 API 令牌"时使用。核心能力：上传 .docx -> 异步填写（自动轮询）-> 下载 带颜色标注或纯净版结果；答案来源可选知识库/联网/混合/纯大模型。 首次使用需在 https://www.llmfill.com/profile 「API 密钥」生成 aif_ 开头的令牌；无 Python 环境时可用 curl 等价调用（见 curl-guide.md）。 不提供直接检索接口 -- 知识库通过 fill --kb 挂载使用。
Вызов удаленного сервиса LLMFill (llmfill.com) для автоматического заполнения форм/анкет/чек-листов в документах Word с помощью ИИ и управления базой знаний…
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keyscripts/config.py:51Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
Просканировано файлов: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 938 токенов
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
- -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 340 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.