SKILLEMALL.ai

BD work-report-generator

Навык автоматического создания ежедневных и еженедельных отчетов о работе. Используется, когда пользователю необходимо составить отчет о проделанной работе, отчет о прогрессе, ежедневный или еженедельный отчет. Навык автоматически генерирует структурированные отчеты о работе, анализируя записи коммитов git, комментарии TODO и рабочие журналы. Сценарии использования этого навыка включают: когда пользователю необходимо отчитаться о ходе работы перед руководством, подвести итоги выполненных за неделю задач, подготовить материалы для ежедневных стендап-митингов, зафиксировать результаты работы, спланировать работу на следующую неделю и т. д. Убедитесь, что этот навык активируется при упоминании пользователем ключевых слов «ежедневный отчет», «еженедельный отчет», «отчет о работе», «сводка работы», «daily report», «weekly report», «рабочий журнал», «отчет о прогрессе» и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自动生成工作日报和周报的技能。当用户需要生成工作总结、工作汇报、日报或周报时使用。 技能通过分析git提交记录、TODO注释和工作日志,自动…»

自动生成工作日报和周报的技能。当用户需要生成工作总结、工作汇报、日报或周报时使用。 技能通过分析git提交记录、TODO注释和工作日志,自动生成结构化的工作报告。 使用此技能的场景包括:用户需要向领导汇报工作进展、总结本周完成的任务、 准备每日站立会议内容、记录工作成果、规划下周工作等。 确保在用户提到"日报"、"周报"、"工作汇报"、"工作总结"、"daily report"、 "weekly report"、"工作记录"、"进度报告"等关键词时触发此技能。

ClawHub Agent Skills автор: Flonerze v1.0.0 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 253 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык автоматического создания ежедневных и еженедельных отчетов о работе.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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: 3. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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 (work-report-generator) не совпадает с папкой (daily-report-and-weekly-report)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 50
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1253 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 232 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a repository report-generation skill whose broad project scanning is purpose-aligned, but users should scope it carefully before generating shareable reports.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.