SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF shuzhi-open

Унифицированный интерфейс платформы Shiqin, поддерживающий сервисы API блокчейна, автоматизированное получение доказательств, компонент квитанции, электронную подпись

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«数秦开放平台统一接口封装，支持区块链API服务、自动化取证、保管单组件、电子签章…»

数秦开放平台统一接口封装，支持区块链API服务、自动化取证、保管单组件、电子签章

ClawHub Agent Skills автор: alex098929 v1.0.3 MIT-0 32 файла тело ≈ 3 714 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Унифицированный интерфейс платформы Shiqin, поддерживающий сервисы API блокчейна, автоматизированное получение доказательств, компонент квитанции, электронную…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {preview_url}, {sign_url}

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {preview_url}, {sign_url}
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 32. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: {preview_url}
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: {sign_url}
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {preview_url}, {sign_url}
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): {preview_url}, {sign_url}
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 63
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3714 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 40: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -232 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 64 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
  • +4Есть примеры (46 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill matches its stated legal evidence and e-signature purpose, but it handles sensitive identity and contract data with under-scoped privacy controls that warrant Review before installation.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.