SKILLEMALL.ai

AC kuaidi

查询中国常见快递公司的官方客服电话、常用联系渠道、投诉与催件路径,并给出延误、长时间不更新、显示签收但未收到、驿站代收、破损、丢件、拒收退回、疑似诈骗短信或电话等常见快递问题的处理建议。Использовать, когда пользователь спрашивает о телефонах, обработке аномалий в отслеживании, эскалации жалоб, подготовке документов для возмещения ущерба для таких компаний, как 顺丰、京东快递、EMS、中通、圆通、申通、韵达、德邦、极兔, или нуждается в списке выполнимых следующих шагов. НЕ использовать для результатов отслеживания в реальном времени, текущих котировок или юридически окончательных советов по компенсации без проверки последних официальных правил перевозчика.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«查询中国常见快递公司的官方客服电话、常用联系渠道、投诉与催件路径,并给出延误、长时间不更新、显示签收但未收到、驿站代收、破损、丢件、拒收退回…»

查询中国常见快递公司的官方客服电话、常用联系渠道、投诉与催件路径,并给出延误、长时间不更新、显示签收但未收到、驿站代收、破损、丢件、拒收退回、疑似诈骗短信或电话等常见快递问题的处理建议。Use when the user asks about 顺丰、京东快递、EMS、中通、圆通、申通、韵达、德邦、极兔等快递公司的电话、运单异常处理、投诉升级、理赔准备材料、或需要一个可执行的下一步动作清单。NOT for real-time tracking results, current fee quotes, or legally definitive compensation advice without checking the carrier's latest official rules.

ClawHub Agent Skills автор: jvy v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 460 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

查询中国常见快递公司的官方客服电话、常用联系渠道、投诉与催件路径,并给出延误、长时间不更新、显示签收但未收到、驿站代收、破损、丢件、拒收退回、疑似诈骗短信或电话等常见快递问题的处理建议。Использовать, когда пользователь спрашивает о телефонах…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураЛогистика и складтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
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

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 44
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 460 токенов

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 347 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill provides courier hotline lookup and delivery-issue guidance using static local data, with no hidden access, persistence, or destructive behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.