SKILLEMALL.ai

AC openai-docs

Используйте, когда пользователь спрашивает, как создавать приложения с использованием продуктов или API OpenAI, и нуждается в актуальной официальной документации с цитатами (например: Codex, Responses API, Chat Completions, Apps SDK, Agents SDK, Realtime, возможности или ограничения моделей); отдавайте приоритет инструментам MCP документации OpenAI и ограничивайте любое резервное сканирование только официальными доменами OpenAI.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user asks how to build with OpenAI products or APIs and n…»

Use when the user asks how to build with OpenAI products or APIs and needs up-to-date official documentation with citations (for example: Codex, Responses API, Chat Completions, Apps SDK, Agents SDK, Realtime, model capabilities or limits); prioritize OpenAI docs MCP tools and restrict any fallback browsing to official OpenAI domains.

ClawHub Agent Skills автор: lichaohui007 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 766 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте, когда пользователь спрашивает, как создавать приложения с использованием продуктов или API OpenAI, и нуждается в актуальной официальной…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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

    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: 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 57/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (openai-docs) не совпадает с папкой (ddddd)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 766 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 336 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mostly a legitimate OpenAI documentation helper, but it tells the agent to install an MCP server and retry with elevated permissions as part of a docs lookup workflow.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.