SKILLEMALL.ai

CD office-collaboration-radar

Извлекает карточку статуса совместной работы в стабильном формате из записей групповых чатов, протоколов совещаний и других материалов по совместной работе. Используйте, когда пользователь упоминает «статус совместной работы», «прогресс проекта», «извлечение задач», «блокирующие факторы», «ответственный/срок», «межведомственные зависимости», «пункты для подтверждения» или вставляет текст о совместной работе; выводит карточку статуса совместной работы, пункты действий, риски и зависимости, фрагменты доказательств, сортировку по приоритетам, радар-диаграмму и структурированные результаты в формате JSON, а также автоматически обезличивает распространенные персональные данные и учетные данные, повторно проверяет все доказательства, помечает конфликты; читает только локальные файлы, явно указанные пользователем, при сохранении на диск необходимо указать явный путь вывода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从群聊记录、会议纪要等协作材料中提取稳定格式的协作状态卡片。 用户提到"协作状态""项目进展""待办提取""风险阻断""Owner/DDL"…»

从群聊记录、会议纪要等协作材料中提取稳定格式的协作状态卡片。 用户提到"协作状态""项目进展""待办提取""风险阻断""Owner/DDL""跨部门依赖""需确认项" 或粘贴协作文本时使用;输出协作状态卡片、行动项、风险依赖、证据片段、优先级排序、 雷达图与 JSON 结构化结果,并自动脱敏常见 PII 与凭据、重新核验全部证据、标记冲突; 只读取用户明确指定的本地文件,落盘时必须提供明确的输出路径。

ClawHub Agent Skills автор: Megan v0.4.4 MIT-0 26 файлов · 3 скрипта тело ≈ 1 945 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Извлекает карточку статуса совместной работы в стабильном формате из записей групповых чатов, протоколов совещаний и других материалов по совместной работе.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураNotionРазработкаДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-labelled-token scripts/process.py:686
    Токен / ключ рядом с меткой (формат неизвестен — проверьте, что это не живой секрет) (значение-заглушка)
    "api_key=sk-1…jkl Authorization: Bearer abcdefghijklmnop "
    заглушка
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal scripts/process.py:686
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (значение-заглушка)
    "api_key=sk-1…jkl Authorization: Bearer abcdefghijklmnop "
    заглушка

Просканировано файлов: 26. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 80
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1945 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 202 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a clearly scoped local tool for turning Chinese collaboration notes into structured status cards, with no evidence of hidden network access, persistence, or unsafe automatic actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 сент. 2026 г.