SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD auto-workflow

Движок автоматизации рабочих процессов — автоматизация повторяющихся задач. Поддержка: обработка файлов, преобразование данных, запланированные задачи, вызовы API, многошаговые рабочие процессы. Триггеры: «автоматизация», «рабочий процесс», «пакетная обработка», «запланированная задача», «workflow», «automate». Автоматическое выполнение: предопределенных рабочих процессов или пользовательских процессов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自动化工作流引擎 - 将重复性任务自动化。 支持：文件处理、数据转换、定时任务、API 调用、多步骤工作流。 触发词："自动化"、"工作流"…»

自动化工作流引擎 - 将重复性任务自动化。 支持：文件处理、数据转换、定时任务、API 调用、多步骤工作流。 触发词："自动化"、"工作流"、"批量处理"、"定时任务"、"workflow"、"automate"。 自动执行：预设工作流或自定义流程。

ClawHub Agent Skills автор: yofoan v2.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 3 452 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Движок автоматизации рабочих процессов — автоматизация повторяющихся задач.

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

ИнтеграцияИнфраструктуратип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
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 · 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 "copyright"

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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (auto-workflow) не совпадает с папкой (ai-workflow)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3452 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 125 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a workflow automation skill, but it gives workflows broad command, file, network, and environment-variable power without enough guardrails.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.