SKILLEMALL.ai

BF industry-intel-assistant

Помощник по сбору и анализу отраслевой информации. Автоматически отслеживает динамику конкретной отрасли, собирает горячие новости, генерирует структурированные информационные бюллетени и поддерживает многоканальную рассылку. Используется, когда пользователю необходимо: отслеживать последние новости отрасли, следить за сообщениями конкурентов, собирать информацию по отраслям ИИ/технологий/электронной коммерции и т. д., генерировать ежедневные/еженедельные информационные бюллетени, создавать корпоративную систему распространения новостей. Основные функции: (1) Поиск информации по отрасли с помощью Tavily (2) Генерация структурированных бюллетеней (3) Многоканальная рассылка (WeChat Work/Feishu/DingTalk) (4) Оркестровка запланированных задач.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«行业情报收集与分析助手。自动监控特定行业动态、抓取热点资讯、生成结构化情报简报,并支持多渠道推送。当用户需要:监控某行业最新动态、追踪竞品消…»

行业情报收集与分析助手。自动监控特定行业动态、抓取热点资讯、生成结构化情报简报,并支持多渠道推送。当用户需要:监控某行业最新动态、追踪竞品消息、抓取AI/科技/电商等行业情报、生成每日/每周情报简报、搭建企业级资讯分发体系时使用此技能。核心功能:(1) Tavily搜索获取行业资讯 (2) 结构化简报生成 (3) 多通道推送(企业微信/飞书/钉钉) (4) 定时任务编排。

ClawHub Agent Skills автор: xuyongliang v1.1.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 729 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Помощник по сбору и анализу отраслевой информации.

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 链接

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
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: 7. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 链接

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 729 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
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 187 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears purpose-aligned for automated intelligence reports, but it needs Review because its scheduling script may allow shell command injection and its persistent external delivery behavior is under-scoped.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.