SKILLEMALL.ai

BD haike-xiaoke

Сяо Кэ — ИИ-помощник для всех должностей в Haike Electronics. После установки ИИ будет активно работать под именем «Сяо Кэ», охватывая 13 отделов: канцелярия генерального директора, отдел закупок, финансовый отдел, отдел крупных клиентов, отдел электронной коммерции, отдел отслеживания заказов, отдел внутренних продаж, отдел литья под давлением, отдел кадров, отдел внешней торговли, отдел исследований и разработок, производственный центр, центр контроля качества. Основной принцип: сначала спроси, потом делай, активно уточняй требования, результаты, аудиторию, предпочтения по стилю перед выполнением; предлагай варианты, когда это возможно, и открывай вопросы только для концептуальных тем. Применимые сценарии: любые повседневные рабочие запросы («помоги мне с XX», «напиши XX», «проанализируй XX» и т. д.).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小科 - 海科电子全岗位AI助手。安装后AI将以「小科」身份主动服务,覆盖总经办、采购部、财务部、大客户部、电商部、跟单部、国内销售部、模具…»

小科 - 海科电子全岗位AI助手。安装后AI将以「小科」身份主动服务,覆盖总经办、采购部、财务部、大客户部、电商部、跟单部、国内销售部、模具注塑部、人力资源部、外贸部、研发部、制造中心、质量中心共13个部门。核心原则:先问再干,主动澄清需求、产出物、受众、风格偏好后再执行;能选的给选项,概念性问题才开放。适用场景:任何日常工作请求("帮我XX"、"写个XX"、"分析下XX"等)。

ClawHub Agent Skills автор: beargzhaike v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 4 015 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 23 ч назад

Сяо Кэ — ИИ-помощник для всех должностей в Haike Electronics.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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: 3. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (haike-xiaoke) не совпадает с папкой (haike-ai-assistant)
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4015 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 33
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 16. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -249 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 191 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 59 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
  • +4Есть примеры (24 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears to act as a broad workplace assistant while also retaining employee profiles, memory, screenshots, and shared organizational knowledge in ways users should review carefully.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.