SKILLEMALL.ai

BD 创作锚

Использует якорные точки направления/двигателя/пути/ограждения для фиксации каркаса контента, поддерживает несколько тем оформления (рыбалка/война/сельское хозяйство/мореплавание/шахматы), шесть режимов вывода (структура/сценарий/обзор/золотые цитаты/PDF/изображение). Любая тема, введенная сюда, и четыре якорные точки, установленные, каркас контента генерируется автоматически.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用方向锚/引擎锚/路径锚/护栏锚锁定内容骨架,支持钓鱼/打仗/种田/航海/下棋多套隐喻皮肤,六种输出模式(大纲/脚本/审查/金句/PDF/图…»

用方向锚/引擎锚/路径锚/护栏锚锁定内容骨架,支持钓鱼/打仗/种田/航海/下棋多套隐喻皮肤,六种输出模式(大纲/脚本/审查/金句/PDF/图片)。任何话题扔进来,四个锚一抛,内容骨架自动生成。

ClawHub Agent Skills автор: xtoyun v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 899 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Использует якорные точки направления/двигателя/пути/ограждения для фиксации каркаса контента, поддерживает несколько тем оформления (рыбалка/война/сельское…

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
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
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.
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: 6. 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")

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 (创作锚) не совпадает с папкой (anchorframe)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 105
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1899 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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 96: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -232 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 105 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed content-creation skill with optional local PDF/poster output and no evidence of hidden data access or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июн. 2026 г.