SKILLEMALL.ai

AC read-it-later

Сохраняет и извлекает контент "прочитать позже" — ссылки, статьи, заметки и идеи для будущего использования. Используйте, когда пользователь хочет (1) сохранить ссылку, URL, статью или заметку для последующего чтения, (2) извлечь ранее сохраненный контент, (3) перечислить или найти свои сохраненные элементы "прочитать позже" или (4) организовать свой список для чтения. Работает с системой хранения на основе Markdown. Ключевые слова активации включают "read it later", "RIL", "稍后阅读", "保存链接", "阅读列表", "我的待读".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Save and retrieve "read it later" content - links, articles, notes, an…»

Save and retrieve "read it later" content - links, articles, notes, and ideas for future reference. Use when the user wants to (1) save a link, URL, article, or note to read later, (2) retrieve previously saved content, (3) list or search their saved read-later items, or (4) organize their reading list. Works with a markdown-based storage system. Trigger keywords include "read it later", "RIL", "稍后阅读", "保存链接", "阅读列表", "我的待读".

ClawHub Agent Skills автор: zhoujackie0609 v1.0.0 2 файла тело ≈ 351 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сохраняет и извлекает контент "прочитать позже" — ссылки, статьи, заметки и идеи для будущего использования.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникТексты и документыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
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

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 55
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 351 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 429 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This read-it-later skill is an instruction-only helper that saves reading-list entries to a local markdown file and may fetch user-provided URLs for tagging.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.