SKILLEMALL.ai

AD construction-pm

Набор инструментов для управления строительными проектами для ИИ-агентов. Используйте, когда: (1) отслеживаете строительные объекты на всем жизненном цикле от лида до оплаты, (2) генерируете ежедневные сводки PM о статусе объекта и состоянии конвейера, (3) проверяете устаревшие разрешения или объекты, требующие внимания, (4) анализируете электронные письма от менеджеров проектов для получения обновлений по объектам, (5) отслеживаете конвейер доходов по всем статусам объектов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Construction project management toolkit for AI agents. Use when: (1) T…»

Construction project management toolkit for AI agents. Use when: (1) Tracking construction jobs through the full lifecycle from lead to paid, (2) Generating daily PM briefings on job status and pipeline health, (3) Checking for stale permits or aging jobs that need attention, (4) Parsing emails from project managers for job updates, (5) Monitoring revenue pipeline across all job statuses.

ClawHub Agent Skills автор: yoder-bawt v1.0.0 8 файлов · 6 скриптов тело ≈ 1 255 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Набор инструментов для управления строительными проектами для ИИ-агентов.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

    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: 8. 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 43/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1255 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • 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 391 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is a coherent construction project tracker, but normal email and job inputs can be interpreted as Python code on the user's machine.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 27 мая 2026 г.