SKILLEMALL.ai

AC Briefing Room

Генератор ежедневных новостных брифингов — создает аудио-брифинг в разговорном стиле радиоведущего + документ DOCX, охватывающий погоду, тренды X/Twitter, веб-тренды, мировые новости, политику, технологии, местные новости, спорт, рынки и криптовалюты. Только для macOS (использует Apple TTS и afplay). Используйте, когда пользователь запрашивает новостной брифинг, утренний брифинг, ежедневное обновление или нечто подобное.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Daily news briefing generator — produces a conversational radio-host-s…»

Daily news briefing generator — produces a conversational radio-host-style audio briefing + DOCX document covering weather, X/Twitter trends, web trends, world news, politics, tech, local news, sports, markets, and crypto. macOS only (uses Apple TTS and afplay). Use when user asks for a news briefing, morning briefing, daily update, or similar.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 4 664 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Генератор ежедневных новостных брифингов — создает аудио-брифинг в разговорном стиле радиоведущего + документ DOCX, охватывающий погоду, тренды X/Twitter…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

ГенераторWordДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Согласованность вес 8
40
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Briefing Room) не совпадает с папкой (briefing-room)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4664 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 83, расплывчатых формулировок: 3
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 346 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 25 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (28 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.