SKILLEMALL.ai

AC wikipedia-publisher

Составляйте, рецензируйте, снижайте риски и публикуйте контент для Википедии или Викиданных с упором на безопасный рабочий процесс, соответствующий правилам. Используйте при создании или редактировании энциклопедических статей, черновиков в песочнице, элементов Викиданных, цитат, оценок значимости/источников, обзоров конфликтов интересов или вики-текста MediaWiki. Особенно полезно для тем, связанных с компаниями, основателями, продуктами или клиентами, где рекламный тон, слабые источники или публикация непосредственно в основном пространстве могут быть рискованными.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Draft, review, de-risk, and publish Wikipedia or Wikidata content with…»

Draft, review, de-risk, and publish Wikipedia or Wikidata content with a bias toward policy-safe workflow. Use when creating or editing encyclopedia articles, sandbox drafts, Wikidata items, citations, notability/source assessments, conflict-of-interest reviews, or MediaWiki wikitext. Especially useful for company, founder, product, or client subjects where promotional tone, weak sourcing, or direct-to-mainspace publishing would be risky.

ClawHub Agent Skills автор: colto111 v0.3.0 MIT-0 16 файлов тело ≈ 1 310 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Составляйте, рецензируйте, снижайте риски и публикуйте контент для Википедии или Викиданных с упором на безопасный рабочий процесс, соответствующий правилам.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторТексты и документыИсследованияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
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

    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: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 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: 7, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 74, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1310 токенов
    • 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -31 из 10 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 442 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent Wikipedia/Wikidata drafting and publishing helper with expected network and credential use that users should handle carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.