BD 热点检索输出报文
Ежедневно собирает горячие темы за последние 24 часа от компаний из "белого списка" (по умолчанию: OpenAI, Google, NVIDIA, Anthropic, DeepSeek, Alibaba, ByteDance, Tesla, SpaceX). Использует инструмент поиска для создания краткого содержания (content summary) и написания коротких текстов на китайском языке (по умолчанию 400 символов). Отправляет только текст (по умолчанию 3 сообщения, без изображений) в указанный канал. Модель, поиск, "белый список", количество символов, канал доставки и время срабатывания — все настраивается. Включает правила предотвращения галлюцинаций и обхода чувствительных слов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«定时从白名单企业（默认 OpenAI·Google·NVIDIA·Anthropic·DeepSeek·阿里巴巴·字节跳动·Tesla·Sp…»
定时从白名单企业（默认 OpenAI·Google·NVIDIA·Anthropic·DeepSeek·阿里巴巴·字节跳动·Tesla·SpaceX）抓取24小时内热点，用搜索工具 content摘要直接撰写中文短文（默认400 字），发送纯文字（默认3 条、无图）到推送渠道。模型、搜索、白名单、字数、推送渠道、触发时间全部可配置，含反幻觉+敏感词回避规则。
Ежедневно собирает горячие темы за последние 24 часа от компаний из "белого списка" (по умолчанию: OpenAI, Google, NVIDIA, Anthropic, DeepSeek, Alibaba…
Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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-high-entropy-tokenreferences/prompt.md:42Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)| `${RECIPIENT}` | `o9…@….wechat` |таблица -
низкая Опасные команды
cmd-background-processSKILL.md:227Запуск фонового / автозапускаемого процессаnohup systemctl --user stop openclaw-gateway > /dev/null 2>&1 &
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (热点检索输出报文) не совпадает с папкой (redian-jiansuo-baochuwen)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 17
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1766 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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 180 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.