SKILLEMALL.ai

BC zayn-product-brief

Для ИТ-оборудования, такого как серверы, системы хранения данных, память, жесткие диски, SSD, GPU, сетевое оборудование и аксессуары для ноутбуков. На основе модели, PN, этикетки, скриншота, технического описания и имеющихся данных определяет назначение, ключевые характеристики, различия в версиях, совместимость и аспекты закупки. Для общего обзора продуктов или услуг используйте zayn-general-product-brief.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向服务器、存储、内存、硬盘、SSD、GPU、网络设备和笔记本配件等 IT 硬件,基于型号、PN、标签、截图、Datasheet 和已有资料…»

面向服务器、存储、内存、硬盘、SSD、GPU、网络设备和笔记本配件等 IT 硬件,基于型号、PN、标签、截图、Datasheet 和已有资料整理用途、关键规格、版本差异、兼容与采购关注点;当用户需要通用产品或服务速览时改用 zayn-general-product-brief。

ClawHub Agent Skills автор: zaynpeng v1.0.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 150 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Для ИТ-оборудования, такого как серверы, системы хранения данных, память, жесткие диски, SSD, GPU, сетевое оборудование и аксессуары для ноутбуков.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 6. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 85
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1150 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 25. 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 139 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 45 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 85 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a markdown-only product-briefing skill that stays within product identification and procurement-prep guidance without hidden execution or data access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 авг. 2026 г.