SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF AI前沿哨兵

Система отслеживания ИИ-информации + движок отраслевых инсайтов в области больших данных. Используется, когда пользователю нужно отслеживать динамику в области ИИ, генерировать утренние/вечерние сводки по ИИ. Триггеры: AI情报, AI哨兵, AI资讯, AI动态, 科技新闻, 论文追踪, 开源项目追踪, 晨报, 晚报. **Модуль инсайтов больших данных**: 大数据洞察, 数据中台, 湖仓一体, 数据治理, 荣耀对标, 华为OPPOvivo数据平台.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI情报追踪系统 + 大数据业界洞察双引擎。当用户需要追踪AI领域动态、生成AI晨报/晚报时使用。触发词：AI情报、AI哨兵、AI资讯、AI…»

AI情报追踪系统 + 大数据业界洞察双引擎。当用户需要追踪AI领域动态、生成AI晨报/晚报时使用。触发词：AI情报、AI哨兵、AI资讯、AI动态、科技新闻、论文追踪、开源项目追踪、晨报、晚报。**大数据洞察模块**：大数据洞察、数据中台、湖仓一体、数据治理、荣耀对标、华为OPPOvivo数据平台。

ClawHub Agent Skills автор: xiaopeng v2.1.0 MIT-0 38 файлов тело ≈ 1 861 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Система отслеживания ИИ-информации + движок отраслевых инсайтов в области больших данных.

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 链接

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 链接
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 38. 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-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 链接
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "trigger"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 链接
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): 链接
  • 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 (AI前沿哨兵) не совпадает с папкой (ai-intelligence-sentinel)
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1861 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
  • -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -33 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 149 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This AI news-reporting skill mostly matches its purpose, but it needs user review because it mixes broad web collection with optional credentials, insecure browser token storage, arbitrary feed fetching, and a cross-skill script execution path.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.