AB blog-editor
Редактируйте, улучшайте и дорабатывайте черновик поста в блоге, написанный на Markdown. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь хочет доработать черновик блога — исправить грамматику, улучшить ясность, обогатить скудный контент, проверить структуру абзацев и сохранить исходный язык (китайский, английский или смешанный). Триггер при упоминании пользователем «блог», «черновик», «пост», «статья» или при загрузке/вставке файла markdown, который нужно проверить. Также триггер на фразы вроде «приведи в порядок мой пост», «проверь мое письмо», «улучши мой блог» или «просмотри мой черновик».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Edit, polish, and improve a blog post draft written in Markdown. Use t…»
Edit, polish, and improve a blog post draft written in Markdown. Use this skill whenever the user wants to refine a blog draft — fixing grammar, improving clarity, enhancing thin content, checking paragraph structure, and preserving the original language (Chinese, English, or mixed). Trigger when user mentions "blog", "draft", "post", "article", or uploads/pastes a markdown file they want reviewed. Also trigger on phrases like "clean up my post", "check my writing", "improve my blog", or "review my draft".
Редактируйте, улучшайте и дорабатывайте черновик поста в блоге, написанный на Markdown.
Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.
Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.
Как улучшить
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Обфускация
obf-base64-blob260306_openClawExp.md:54Длинный blob, похожий на base64> Ref > [opencaw how many skills in clawhub community](https://www.google.com/search?client=…&q=…&udm=50&fbs=…
Просканировано файлов: 4. 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 74/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 33
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1055 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 511 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.