SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB claim-evidence-timeline-builder

Создайте четкую хронологическую временную шкалу и индекс доказательств из предоставленных пользователем событий и улик. Используйте, когда пользователю нужно объяснить произошедшее с подтверждающими доказательствами, выявить пробелы и составить краткое фактическое резюме без юридических консультаций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a clear chronological timeline and proof index from user-provide…»

Build a clear chronological timeline and proof index from user-provided events and evidence. Use when the user needs to explain what happened with supporting proof, identify gaps, and draft a concise factual summary without legal advice.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 747 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Создайте четкую хронологическую временную шкалу и индекс доказательств из предоставленных пользователем событий и улик.

Как процесс B 78/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторТексты и документыИИ 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
78/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
30
Повторный запуск вес 4
30
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: 3. 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 78/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 53
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1747 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 237 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This prompt-only skill coherently organizes user-provided claim evidence and shows no artifact-backed signs of unsafe behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: benign · 13 мая 2026 г.