SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF corpus-builder

Инструмент для создания корпусов текстов с поддержкой интеллектуальной разметки, векторизации и хранения. Возможна разметка с помощью LLM (требуется DashScope API) или деградация по правилам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«语料库构建工具，支持智能分块、AI 标注、向量化存储。可选 LLM 标注（需 DashScope API）或规则降级。…»

语料库构建工具，支持智能分块、AI 标注、向量化存储。可选 LLM 标注（需 DashScope API）或规则降级。

ClawHub Agent Skills автор: yuzhihui886 v1.1.2 MIT-0 23 файла тело ≈ 713 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Инструмент для создания корпусов текстов с поддержкой интеллектуальной разметки, векторизации и хранения.

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../corpus-search

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип 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
C
73/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
85
Качество 40%
54
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../corpus-search
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc README.md:52
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxx"' >> ~/.bashrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc references/troubleshooting.md:83
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxx"' >> ~/.bashrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc SKILL.md:40
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxx"' >> ~/.bashrc

Просканировано файлов: 19. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../corpus-search
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env_vars"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "optional_dependencies"

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../corpus-search
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../corpus-search
  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 713 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)
  • +3Длина description 59: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -37 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 54.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it says: it builds a local text corpus and can optionally send text to DashScope for AI annotation, with some operational risks users should manage.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.