SKILLEMALL.ai

BF 检验抽样技能

Обеспечивает полную поддержку процесса отбора проб для проверки; используется, когда вам нужно разработать план отбора проб, обработать данные для проверки, сгенерировать план отбора проб, отслеживать записи отбора проб или анализировать результаты отбора проб; охватывает стандартные методы отбора проб, такие как GB/T2828.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«提供检验抽样全流程支持;当你需要设计抽样方案、处理待检数据、生成抽样计划、追踪抽样记录或分析抽样结果时使用;覆盖GB/T2828等标准抽样方…»

提供检验抽样全流程支持;当你需要设计抽样方案、处理待检数据、生成抽样计划、追踪抽样记录或分析抽样结果时使用;覆盖GB/T2828等标准抽样方法

ClawHub Agent Skills автор: engicool v0.1.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 873 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 16 ч назад

Обеспечивает полную поддержку процесса отбора проб для проверки; используется, когда вам нужно разработать план отбора проб, обработать данные для проверки…

Как процесс F 28/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/scheme_manager.py, scripts/data_parser.py, scripts/sampler.py

ПроцедураКачество и контрольтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
46
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/scheme_manager.py, scripts/data_parser.py, scripts/sampler.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/scheme_manager.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/data_parser.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/sampler.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/analyzer.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/format_spec.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/scheme_manager.py, scripts/data_parser.py, scripts/sampler.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): scripts/scheme_manager.py, scripts/data_parser.py, scripts/sampler.py
  • 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: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (检验抽样技能) не совпадает с папкой (skill-inspection-sampling)
  • 100Шаги. Шагов: 75
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 873 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)
  • +3Длина description 71: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 46.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill performs local inspection-sampling data processing with disclosed local file reads and writes, and I found no hidden exfiltration, credential use, or unsafe automatic behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.