SKILLEMALL.ai

AC ai-hot-news-workbench

Ежедневный рабочий процесс предоставления ИИ-информации для поиска самых горячих новостей в области искусственного интеллекта в мире и Китае, запусков продуктов, выпуска моделей, исследований, финансирования, обновлений политики и событий в отрасли, а затем отправки краткого китайского брифинга на рабочую станцию Codex пользователя. Используйте, когда пользователь запрашивает мониторинг ИИ-трендов, ежедневные ИИ-новости, обновления ИИ в Китае, ИИ-брифинги, запланированный сбор ИИ-информации или доставку ИИ-трендов на рабочую станцию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Daily AI intelligence briefing workflow for finding the hottest global…»

Daily AI intelligence briefing workflow for finding the hottest global and China-region artificial intelligence news, product launches, model releases, research, funding, policy updates, and industry moves, then sending a concise Chinese briefing to the user's Codex workbench. Use when the user asks for AI hotspot monitoring, daily AI news, China AI updates, AI briefings, scheduled AI information collection, or workbench delivery of AI trends.

ClawHub Agent Skills автор: 冬瓜 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 905 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 13 ч назад

Ежедневный рабочий процесс предоставления ИИ-информации для поиска самых горячих новостей в области искусственного интеллекта в мире и Китае, запусков…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураРазработкаИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 5. 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 58/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 905 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 447 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward AI news collection and briefing workflow with one disclosed, optional insecure TLS debug flag that users should normally avoid.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 4 июн. 2026 г.