SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD feishu-emoji-reaction

Научите агента отвечать эмодзи в Lark: активно выражать эмоции, понимать реакции пользователя и отвечать на них, самостоятельно изучать новые эмодзи. Включает определение тишины (когда отвечать, когда молчать), культурный контекст (SMILE = хе-хе, OnIt = делаю) и цикл самообучения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«让 Agent 学会用飞书表情回复：主动表达情绪、读懂用户 reaction 并回应、自学新表情。包含静默判断（什么时候该回、什么时候闭嘴）…»

让 Agent 学会用飞书表情回复：主动表达情绪、读懂用户 reaction 并回应、自学新表情。包含静默判断（什么时候该回、什么时候闭嘴）、文化语境（SMILE=呵呵、OnIt=在做了）、自学习闭环。

ClawHub Agent Skills автор: Chargiie v1.1.1 MIT-0 10 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 182 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Научите агента отвечать эмодзи в Lark: активно выражать эмоции, понимать реакции пользователя и отвечать на них, самостоятельно изучать новые эмодзи.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентытип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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: 10. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1182 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 101: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -238 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Feishu emoji-reaction helper, with manageable cautions around optional credentials and local emoji-learning notes.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.