SKILLEMALL.ai

BD feishu-power-skill

Глубокая автоматизация Feishu Skill. Массовые операции с многомерными таблицами, межтабличные запросы, генерация документов по шаблонам, аудит розничных операций, планирование периодических отчетов. Триггеры: автоматизация Feishu, массовые операции с Bitable, многомерные таблицы, отчеты Feishu, межтабличные запросы, снимки данных, аудит магазинов, диагностика операций, периодические отчеты, планирование отчетов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«飞书深度自动化 Skill。多维表格批量操作、跨表关联查询、模板化文档生成、零售运营审计、定时报告调度。触发词:飞书自动化、bitable批…»

飞书深度自动化 Skill。多维表格批量操作、跨表关联查询、模板化文档生成、零售运营审计、定时报告调度。触发词:飞书自动化、bitable批量、多维表格、飞书报告、跨表查询、数据快照、门店审计、运营诊断、定时报告、报告调度。

ClawHub Agent Skills автор: zj00777 v1.0.0 15 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 103 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Глубокая автоматизация Feishu Skill.

Как процесс D 46/100 · 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
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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: 15. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1103 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)
  • +3Длина description 112: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Feishu automation skill mostly matches its purpose, but it includes an under-disclosed scheduler feature that can run arbitrary local Python scripts from YAML configuration.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.