SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD digital-persona

Создание всесторонней динамической цифровой личности для умерших — характер, внешность, движения, манеры, голос, стиль речи, эмоциональные реакции. Введите имя или информацию о человеке, автоматическое исследование + дистилляция в интерактивный файл SOUL.md. Триггеры: «симулировать XX», «воскресить XX», «цифровая личность XX», «сделать ИИ XX», «клонировать XX», «digital persona», «умерший человек».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«为已故人物创建全方位动态数字人格——性格、外貌、动作、神态、语音、语言风格、情绪反应。输入人物姓名或资料，自动研究+蒸馏为可交互的SOUL.…»

为已故人物创建全方位动态数字人格——性格、外貌、动作、神态、语音、语言风格、情绪反应。输入人物姓名或资料，自动研究+蒸馏为可交互的SOUL.md人格文件。触发词：「模拟XX」「复活XX」「XX的数字人格」「做个XX的AI」「复刻XX」「digital persona」「已故人物」

ClawHub Agent Skills автор: Ygq19901001 v0.1.4 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 116 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 ч назад

Создание всесторонней динамической цифровой личности для умерших — характер, внешность, движения, манеры, голос, стиль речи, эмоциональные реакции.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Роль и тонЛичная продуктивностьтип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
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: 4. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"

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 (digital-persona) не совпадает с папкой (biobrain-digital-persona)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 41
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1116 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 140 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only skill for creating deceased-person persona files, with ethical impersonation risks but no hidden code, credential access, or unsafe install behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 июн. 2026 г.