SKILLEMALL.ai

BD 雄韬企业头条助手

Помощник по созданию заголовков для Xiongtao Enterprise — создает профессиональные тексты для заголовков и плакаты для предприятий. Охватывает такие сценарии, как подписание контрактов, инспекции, технологическое обновление, сотрудничество, праздники, отраслевые тенденции и т. д., поддерживает предустановленные настройки для 6 основных отраслей: производство, финансы и налоги, SaaS для технологий, новая энергетика, электронная коммерция и потребление, общие. Вывод на несколько каналов: WeChat Official Account/Website/Internal/Douyin, создает PNG-плакаты с интегрированным текстом и изображением.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«雄韬企业头条助手 — 为企业生成专业级公关头条文案与海报。 覆盖签约、考察、技术升级、合作、节日、行业动态等场景, 支持制造业、财税、科技S…»

雄韬企业头条助手 — 为企业生成专业级公关头条文案与海报。 覆盖签约、考察、技术升级、合作、节日、行业动态等场景, 支持制造业、财税、科技SaaS、新能源、电商消费、通用6大行业预设, 公众号/官网/内部/抖音多渠道输出,图文合一直接出PNG海报。

ClawHub Agent Skills автор: xtoyun v1.0.0 MIT-0 43 файла тело ≈ 403 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 32 ч назад

Помощник по созданию заголовков для Xiongtao Enterprise — создает профессиональные тексты для заголовков и плакаты для предприятий.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыМаркетингРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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: 43. 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 41/100

  • 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 (雄韬企业头条助手) не совпадает с папкой (company-headlines)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 403 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 124 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a corporate copy and poster assistant with disclosed local brand settings and expected rendering dependencies, though users should treat stored business details and optional image-generation prompts carefully.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 18 июн. 2026 г.