SKILLEMALL.ai

BB wecom-announcement

Напишите внутреннее объявление для WeCom (企业微信) или группового чата компании: изменения политики, уведомления об офисе, сбои в системе,安排 праздников и организационные обновления, в ясной, вежливой манере, которую ожидают китайские сотрудники. Используйте, когда вас попросят 写一则企业微信公告, 帮我写内部通知, 放假通知, 系统维护通知, 组织架构调整公告, или напишите объявление для сотрудников на китайском языке. Создает объявление с заголовком (标题), однострочным кратким изложением (要点), деталями по аудитории, действиями и сроками, контактом, а также краткой версией для групповых чатов и версией для закрепленного сообщения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Write an internal announcement for WeCom (企业微信) or a company group cha…»

Write an internal announcement for WeCom (企业微信) or a company group chat: policy changes, office notices, system outages, holiday arrangements and organisational updates, in the clear, polite register Chinese staff expect. Use when asked 写一则企业微信公告, 帮我写内部通知, 放假通知, 系统维护通知, 组织架构调整公告, or write a staff announcement in Chinese. Produces the announcement with a 标题, the one-line 要点, details by audience, actions and deadlines, a contact, plus a short version for group chats and a pinned-message version.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 790 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 ч назад

Напишите внутреннее объявление для WeCom (企业微信) или группового чата компании: изменения политики, уведомления об офисе, сбои в системе,安排 праздников и…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

ГенераторМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: wecom-announcement (mohitagw15856/pm-claude-skills)

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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 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: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 29
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 790 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 498 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.