SKILLEMALL.ai

BF news-scout

Инструмент для агрегации новостей в сфере ИИ и инвестиций. Активируется, когда пользователь задает вопросы, связанные с новостями, например: «Новости сегодня», «Какие сегодня новости?», «Сводка новостей», «Получить новости», «Новости ИИ», «Рынок акций США», «Технологические новости», «Рыночные тенденции». Новости из сферы ИИ разделяются на мировые и внутренние китайские, а новости из сферы инвестиций в основном освещают ключевые тенденции на рынке акций США, влияющие на мировые инвестиции. Каждая новость сортируется по популярности и сопровождается кратким анализом влияния.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI领域以及投资领域新闻聚合工具。当用户询问新闻相关问题时触发,如:"今日新闻" "今天有什么新闻?" "新闻简报" "获取新闻" "AI动…»

AI领域以及投资领域新闻聚合工具。当用户询问新闻相关问题时触发,如:"今日新闻" "今天有什么新闻?" "新闻简报" "获取新闻" "AI动态" "美股行情" "科技新闻" "市场走势"。AI领域新闻区分全球和中国国内,投资领域新闻主要突出影响全球投资的美股市场关键动向,每条新闻按热度排序,而且都有简要的影响分析。

ClawHub Agent Skills автор: Huntingfish v1.1.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 765 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент для агрегации новостей в сфере ИИ и инвестиций.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
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: 6. 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: URL

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): URL
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 42
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 765 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -236 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 158 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill fetches public news feeds and Bing News results to create Chinese AI and investment news briefs, with no hidden credential use, persistence, or destructive behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.