SKILLEMALL.ai

BD wecom-doc

Работа с документами и интеллектуальными таблицами. Активируется, когда пользователь упоминает документы корпоративного WeChat, создание документов, редактирование документов, создание новых документов, написание документов, интеллектуальные таблицы. Поддерживает создание/запись документов и создание интеллектуальных таблиц, а также запись подтаблиц/полей/записей. Примечание: все запросы на создание и редактирование документов должны использовать этот навык, не пытайтесь обрабатывать операции с документами другими способами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«文档与智能表格操作。当用户提到企业微信文档、创建文档、编辑文档、新建文档、写文档、智能表格时激活。支持文档创建/写入和智能表格的创建及子表/…»

文档与智能表格操作。当用户提到企业微信文档、创建文档、编辑文档、新建文档、写文档、智能表格时激活。支持文档创建/写入和智能表格的创建及子表/字段/记录写入。注意:所有文档创建和编辑请求都应使用此 skill,不要尝试用其他方式处理文档操作。

ClawHub Agent Skills автор: Boge v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 484 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Работа с документами и интеллектуальными таблицами.

Как процесс D 39/100 · 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: wecom-doc (ClawHub)

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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/doc-api.md:21
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    → doc_id = w3_A…HbQ
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/doc-api.md:33
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    → doc_id = s3_A…v05

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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (wecom-doc) не совпадает с папкой (wecom-ccuniverse-leo)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 33
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2484 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 120 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This WeCom document skill is purpose-aligned, but it can route generic document requests to WeCom, use local WeCom/OpenClaw configuration, install a CLI dependency, and overwrite skill-created documents.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.