SKILLEMALL.ai

AD feishu-group-company

Настройте групповой корпоративный Feishu с несколькими ботами так, чтобы один координатор, например `company-ceo`, обрабатывал обычные групповые сообщения, а специализированные боты отвечали только при явном упоминании (@). Используйте при настройке или исправлении общей корпоративной/рабочей группы с несколькими учетными записями ботов Feishu, особенно для таких сценариев, как: обычные сообщения, затем ответ CEO; @ UI, затем ответ UI; @ dev, затем ответ dev; и CEO остается молчаливым, когда упоминается другой бот.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Configure a Feishu multi-bot company group so one coordinator bot, for…»

Configure a Feishu multi-bot company group so one coordinator bot, for example `company-ceo`, handles normal group messages, while specialist bots reply only when explicitly @mentioned. Use when setting up or fixing a shared company/work group with multiple Feishu bot accounts, especially for patterns like: normal messages then CEO replies; at UI then UI replies; at dev then dev replies; and CEO stays silent when another bot is explicitly mentioned.

ClawHub Agent Skills автор: AlexShen v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 639 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Настройте групповой корпоративный Feishu с несколькими ботами так, чтобы один координатор, например company-ceo, обрабатывал обычные групповые сообщения, а…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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: 4. 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 49/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 31, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 639 токенов
    • 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 453 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill transparently edits a local OpenClaw Feishu routing config for the company-group behavior it describes.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.