SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC member-manager

Управление личными данными членов организации (семья, коллеги, родственники и т. д.), их днями рождения и годовщинами по лунному/солнечному календарю и настройка автоматических напоминаний с помощью OpenClaw cron. Используйте, когда: (1) добавляете/редактируете данные члена организации, (2) настраиваете напоминания о днях рождения или годовщинах, (3) обновляете соответствующие солнечные даты для лунных дат, (4) просматриваете предстоящие важные даты, (5) управляете членами нескольких организаций. НЕ для: общего планирования расписания (используйте навык календаря).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«管理組織成員（家人、同事、親戚等）的個人資料、農曆/新曆生日及紀念日，並用 OpenClaw cron 設置自動提醒。Use when: (…»

管理組織成員（家人、同事、親戚等）的個人資料、農曆/新曆生日及紀念日，並用 OpenClaw cron 設置自動提醒。Use when: (1) 添加/編輯成員資料, (2) 設置生日或紀念日提醒, (3) 更新農曆對應的新曆日期, (4) 查看即將到來的重要日子, (5) 管理多個組織的成員。NOT for: 一般日程安排（用 calendar skill）。

ClawHub Agent Skills автор: IfeyChan702 v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 5 157 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Управление личными данными членов организации (семья, коллеги, родственники и т.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

СправочникИнфраструктураЛичная продуктивностьтип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 body-long тело SKILL.md ≈ 5157 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "paths"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (member-manager) не совпадает с папкой (mybirthday)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5157 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 48
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 182 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
  • +4Есть примеры (26 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is useful and mostly transparent, but it needs review because missing session identifiers can place different users' personal member data into the same local store.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.