SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD 芝麻信用

Руководство по использованию оценки Sesame Credit: понимание структуры оценки и реальные способы ее повышения, список сценариев без депозита (аренда/отели/путешествия) и использование кредитных привилегий, разъяснение распространенных заблуждений — связь оценки Sesame с кредитным бюро Народного банка Китая.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«芝麻信用分使用指南。Use for: (1) 分数构成理解与真实有效的提升方式, (2) 免押场景清单（租赁/酒店/出行）与信用权益使用,…»

芝麻信用分使用指南。Use for: (1) 分数构成理解与真实有效的提升方式, (2) 免押场景清单（租赁/酒店/出行）与信用权益使用, (3) 常见误区澄清——芝麻分与央行征信的关系。Zhima (Sesame) Credit guide: score composition, legitimate improvement, deposit-free use cases, and credit-bureau distinctions.

ClawHub Hermes автор: zhangifonly v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 234 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Руководство по использованию оценки Sesame Credit: понимание структуры оценки и реальные способы ее повышения, список сценариев без депозита…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-long-hermes description 221 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (芝麻信用) не совпадает с папкой (zhima)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 234 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 221 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a guidance-only Zhima Credit skill with no code, credential handling, persistence, or hidden system access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 июл. 2026 г.