SKILLEMALL.ai

AC writing-reboot-review

Помогает пользователю проводить ретроспективу письма, систематизировать позиционирование контента и планировать перезапуск письма. Через структурированный глубокий диалог выявляет истинные причины прекращения или невозможности продолжать писать, проясняет выгоды, которые пользователь хочет получить от продолжения письма, извлекает уникальную ценность, подходящую для долгосрочного развития, и выдает четкие рекомендации по целевой аудитории, направлению контента и выполнимому плану перезапуска. Используйте, когда пользователи запрашивают ретроспективу письма, позиционирование письма, позиционирование контента, систематизацию направления письма, глубокий диалог о письме, или упоминают прекращение письма, перерыв в письме, невозможность продолжать, незнание о чем писать, незнание для кого писать, желание начать писать заново.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«帮助用户做写作复盘、内容定位梳理和写作重启规划。通过结构化深度对话识别断更或写不下去的真实原因,澄清继续写作想获得的收益,提炼适合长期输出的…»

帮助用户做写作复盘、内容定位梳理和写作重启规划。通过结构化深度对话识别断更或写不下去的真实原因,澄清继续写作想获得的收益,提炼适合长期输出的独特价值,并产出明确的目标读者、内容方向和可执行的重启建议。Use when users ask for 写作复盘、写作定位、内容定位、写作方向梳理、深度写作对话,或提到断更、写作中断、坚持不下去、不知道写什么、不知道写给谁、想重新开始写作。

ClawHub Agent Skills автор: Allen Chen v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 363 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Помогает пользователю проводить ретроспективу письма, систематизировать позиционирование контента и планировать перезапуск письма.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 2. 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 62/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 363 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 191 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only writing coaching skill that guides reflective conversations and does not request code execution, credentials, files, network access, or persistence.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.