SKILLEMALL.ai

AC bot-publish

Однократное развертывание и публикация ИИ-агентов поддержки клиентов через открытый API Coze (api.coze.cn). Охватывает полный цикл: создание базы знаний с нуля, загрузка отраслевых документов, создание агента, настройка системных подсказок личности, привязка базы знаний, публикация в качестве API-сервиса, автоматическое регрессионное тестирование по 12 сценариям использования, генерация текста для размещения в магазине и материалов для проверки. Используется, когда пользователю требуется «создать/развернуть/опубликовать/запустить агента», «однократно развернуть ИИ-бота поддержки клиентов», «создать бота», «превратить решение в агента, готового к публикации», «опубликовать в магазине Coze», «создать базу знаний + настроить личность + провести тестирование» и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过扣子开放 API(api.coze.cn)一键部署并发布 AI 客服智能体。覆盖从零创建知识库、上传行业文档、创建智能体、配置人设系统提…»

通过扣子开放 API(api.coze.cn)一键部署并发布 AI 客服智能体。覆盖从零创建知识库、上传行业文档、创建智能体、配置人设系统提示词、绑定知识库、发布为 API 服务、12 用例自动回归测试、生成上架文案与提审材料的完整链路。当用户需要"创建/部署/发布/上架智能体"、"一键部署 AI 客服机器人"、"搭建 Bot"、"把方案做成可上架的智能体"、"发布到扣子商店"、"建知识库+配人设+跑测试"等需求时使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: zhenwo1314 v1.0.0 MIT-0 16 файлов тело ≈ 642 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Однократное развертывание и публикация ИИ-агентов поддержки клиентов через открытый API Coze (api.coze.cn). Охватывает полный цикл: создание базы знаний с…

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

ИнтеграцияДанные и аналитикаИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
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.
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-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

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: 4, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 642 токенов

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 215 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill openly automates creating, uploading to, testing, and publishing a Coze customer-service bot, using the user's Coze token and selected knowledge-base files.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 авг. 2026 г.