SKILLEMALL.ai

BC ortho-deal-match

Платформа для подбора поставщиков и заказчиков в ортопедии. Покупатель размещает запрос, продавец — свои возможности, система автоматически подбирает пары по пяти критериям: категория/технология/материал/квалификация/рынок. Контактные данные передаются только после взаимного подтверждения интереса. Встроены функции: реальная идентификация, обещание избегать беспокойства, ограничение квот и скорости, черный список, назначение ролей и прав доступа, аудит на основе хеш-цепочки; можно импортировать лиды из каталога ортопедических выставок (уровень L1 открытый) для привлечения клиентов. Используйте, когда пользователь упоминает подбор в ортопедии, поиск подрядчика, размещение запроса, стыковку спроса и предложения, привлечение клиентов, установление связи между покупателями и продавцами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«骨科供需撮合台。买方发布需求、卖方发布能力,自动按分类/工艺/材料/资质/市场五维打分撮合,双方都确认意向后才交换联系方式。内置实名登记、反…»

骨科供需撮合台。买方发布需求、卖方发布能力,自动按分类/工艺/材料/资质/市场五维打分撮合,双方都确认意向后才交换联系方式。内置实名登记、反骚扰承诺、配额限速、拒访名单、角色权限分派与哈希链审计;可从骨科展会名录(L1 公开级)导入线索做获客。当用户提到骨科撮合、找代工、发布需求、供需对接、获客、搭接买卖双方时使用。

ClawHub Hermes автор: zhaoxinghua09-cell v1.1.0 MIT-0 16 файлов тело ≈ 1 341 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Платформа для подбора поставщиков и заказчиков в ортопедии.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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.
  2. 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: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 159 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1341 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 159 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 8 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a coherent local matchmaking tool with no network exfiltration, but its CLI access controls are too weak for the contact and business data it manages.
LLM: suspicious (high) · 4 сент. 2026 г.