SKILLEMALL.ai

AC ghg-corporate-inventory-drafter

Используйте этот навык, когда руководитель по устойчивому развитию, ESG-аналитик или специалист по раскрытию информации о климате должен составить корпоративный реестр выбросов парниковых газов в соответствии со стандартами GHG Protocol Corporate + Scope 3, IPCC AR6 GWP100, CSRD ESRS E1, IFRS S2, SBTi и CDP. Создает Scope 1/2 (двойной)/3 по 15 категориям и производит пакет DRAFT реестра для проверки ответственным лицом и аудита.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when a sustainability lead, ESG analyst, or climate-dis…»

Use this skill when a sustainability lead, ESG analyst, or climate-disclosure officer needs to draft a corporate GHG inventory aligned to GHG Protocol Corporate + Scope 3 Standards, IPCC AR6 GWP100, CSRD ESRS E1, IFRS S2, SBTi, and CDP. Builds Scope 1/2 (dual)/3 across 15 categories and produces a DRAFT inventory packet for reporting-officer and assurance review.

ClawHub Agent Skills автор: devasher v0.1.2 MIT-0 4 файла тело ≈ 6 939 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык, когда руководитель по устойчивому развитию, ESG-аналитик или специалист по раскрытию информации о климате должен составить…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6939 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 8
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6939 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 138
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 365 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 138 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only climate reporting drafting skill whose requested information and safeguards fit its stated GHG inventory purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.