SKILLEMALL.ai
EN Войти

AF cron-task

Создание запланированных задач: сканирование контекста → 9 проверок готовности → генерация скрипта исполнителя → написание подсказки Schedule → настройка уведомлений в Feishu IM + трехстороннее архивирование (Feishu Cloud Drive/Obsidian/IMA). Активируется, когда пользователь говорит "создать запланированную задачу" или "создание запланированной задачи", подходит для сценариев, когда отладка задачи/навыка почти завершена и ее нужно перевести в стабильный ежедневный автоматический режим. НЕ используйте для одноразовых задач, выполнения скриптов с ручным запуском или непериодических рабочих процессов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«创建定时任务：扫描上下文→9项就绪检查→生成执行器脚本→撰写Schedule提示词→配置飞书IM提醒+三端归档(飞书云盘/Obsidian/…»

创建定时任务：扫描上下文→9项就绪检查→生成执行器脚本→撰写Schedule提示词→配置飞书IM提醒+三端归档(飞书云盘/Obsidian/IMA)。当用户说「创建定时任务」「定时任务创建」时触发，适用于任务/技能调试接近完成、需要转为稳定每日自动运行的场景。Do NOT use for 一次性任务、手动触发的脚本执行、或非周期性工作流。

ClawHub Agent Skills автор: AI花生 v1.0.1 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 078 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 20 ч назад

Создание запланированных задач: сканирование контекста → 9 проверок готовности → генерация скрипта исполнителя → написание подсказки Schedule → настройка…

Как процесс F 36/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/<task-name>_executor.py

ПроцедураObsidianРазработкаИИ 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
36/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/<task-name>_executor.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. 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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/<task-name>_executor.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "effort"

Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/<task-name>_executor.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/<task-name>_executor.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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1078 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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 170 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill openly creates recurring task automation with generated scripts, Feishu notifications, and multi-destination archiving, but users should review credentials and destinations before use.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 11 июл. 2026 г.