SKILLEMALL.ai

BF supplier-development

Навык для создания плана помощи низкоэффективным поставщикам, предназначенный для SQE и менеджеров по качеству поставщиков; выдает реализуемый документ плана помощи (txt+md) с помощью замкнутого цикла диагностики-меры-отслеживания-проверки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向SQE与供应商质量经理的低绩效供应商帮扶提升计划生成技能;以诊断-措施-跟踪-验证闭环产出可落地的帮扶计划文档(txt+md)。…»

面向SQE与供应商质量经理的低绩效供应商帮扶提升计划生成技能;以诊断-措施-跟踪-验证闭环产出可落地的帮扶计划文档(txt+md)。

ClawHub Agent Skills автор: engicool v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 676 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 26 ч назад

Навык для создания плана помощи низкоэффективным поставщикам, предназначенный для SQE и менеджеров по качеству поставщиков; выдает реализуемый документ плана…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/build_report.py

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/build_report.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: 2. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/build_report.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/build_report.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/build_report.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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (supplier-development) не совпадает с папкой (skill-supplier-development)
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 676 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • 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)
  • +3Длина description 66: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently helps generate supplier improvement plan documents and shows no evidence of hidden, destructive, or unrelated behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.