SKILLEMALL.ai

BC zayn-social-listening

Анализирует публичную активность компании или бренда в социальных сетях, новостях, на форумах, в отзывах клиентов и на платформах оценки сотрудников, выявляет активность, темы контента, взаимодействие, позитивные/негативные сигналы и спорные моменты, а также указывает на репрезентативность выборки, подлинность аккаунтов и временные ограничения; не рассматривает небольшое количество анонимных отзывов как общую фактическую информацию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«分析企业或品牌在社交媒体、新闻、论坛、客户评论和员工评价平台上的公开表现,识别活跃度、内容主题、互动、正负面信号和争议点,并说明样本代表性、…»

分析企业或品牌在社交媒体、新闻、论坛、客户评论和员工评价平台上的公开表现,识别活跃度、内容主题、互动、正负面信号和争议点,并说明样本代表性、账号真实性与时间限制;不把少量或匿名评论当成整体事实。

ClawHub Agent Skills автор: zaynpeng v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 191 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализирует публичную активность компании или бренда в социальных сетях, новостях, на форумах, в отзывах клиентов и на платформах оценки сотрудников, выявляет…

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

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
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: 7. 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: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 191 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 97: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a scoped public social-listening workflow with no hidden execution, credential use, persistence, or install-time behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 4 авг. 2026 г.