SKILLEMALL.ai

AD industry-research

Исследование сотрудничества между промышленностью, академией и исследованиями. Активируется, когда пользователь запрашивает исследование сотрудничества, исследование отрасли, анализ осуществимости сотрудничества, сопоставление направлений исследований, подготовку к встречам для определенной компании (например, Baidu, Alibaba, Huawei, iFlytek и т. д.). Вывод включает: профиль компании, перекрестное сопоставление направлений исследований, точки входа для сотрудничества, рекомендации по участникам встречи, а также необязательную повестку встречи. Также применимо, когда пользователь говорит «помоги мне посмотреть, можем ли мы сотрудничать с компанией XX» «исследуй компанию XX» и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«产学研合作调研。当用户要求对某家企业(如百度、阿里、华为、科大讯飞等)做合作调研、产业调研、合作可行性分析、研究方向匹配、对接准备时触发。输…»

产学研合作调研。当用户要求对某家企业(如百度、阿里、华为、科大讯飞等)做合作调研、产业调研、合作可行性分析、研究方向匹配、对接准备时触发。输出包括:企业画像、研究方向交叉匹配、合作切入点、参会人员建议,以及可选的会议议程。也适用于用户说"帮我看看XX公司能不能合作""调研一下XX"等场景。

ClawHub Agent Skills автор: zhangxiaopeng-zgci v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 268 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Исследование сотрудничества между промышленностью, академией и исследованиями.

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
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. 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: 5. 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 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 (industry-research) не совпадает с папкой (zhongguancun-industry-research)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 268 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

  • +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
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 145 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a low-risk Chinese-language research skill for public company partnership analysis, with no executable code or hidden access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.