SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB office-collaboration-radar-en

Извлекайте карточку статуса совместной работы со ссылками на доказательства из журналов чатов, заметок о встречах и обновлений проектов. Используйте, когда пользователю нужны ход проекта, подтвержденные решения, действия с владельцем и сроком выполнения, блокировки, межфункциональные зависимости, элементы для проверки человеком, краткое резюме, радар-диаграмма или стабильный JSON. Разработан для англоязычных материалов о совместной работе; удаляет персональные данные и по умолчанию остается только для чтения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract an evidence-linked collaboration status card from chat logs, m…»

Extract an evidence-linked collaboration status card from chat logs, meeting notes, and project updates. Use when a user needs project progress, confirmed decisions, owner-and-deadline actions, blockers, cross-functional dependencies, human-review items, an executive summary, a radar chart, or stable JSON. Designed for English collaboration material; redacts PII and remains read-only by default.

ClawHub Agent Skills автор: Megan v0.1.1 MIT-0 22 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 015 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Извлекайте карточку статуса совместной работы со ссылками на доказательства из журналов чатов, заметок о встречах и обновлений проектов.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураЛичная продуктивностьТексты и документытип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 22. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 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: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1015 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)
    • -32 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 398 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill is a local collaboration-summary tool with manageable auto-invocation and file-overwrite caveats, and I found no evidence of hidden exfiltration or system-changing behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 авг. 2026 г.