SKILLEMALL.ai

BD news-keyinfo-excel-exporter

Автоматически извлекает время и краткое описание событий из списка новостей на веб-странице и создает Excel. Когда пользователь предоставляет URL-адрес, содержащий несколько новостей или отчетов о мероприятиях, этот навык извлекает время и краткую информацию по каждой новости, упорядочивает их в таблицу, где первый столбец — время, а второй — краткое описание события, и выводит результат в формате Excel. Подходит для составления ежемесячных отчетов организаций, сводок новостей, записей о мероприятиях и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自动提取网页中新闻列表的时间和事件简介,生成Excel。当用户提供包含多篇新闻或活动报道的网址时,逐篇提取时间和一句话信息,整理成第一列为时…»

自动提取网页中新闻列表的时间和事件简介,生成Excel。当用户提供包含多篇新闻或活动报道的网址时,逐篇提取时间和一句话信息,整理成第一列为时间、第二列为事件简介的表格,并输出为Excel文件。适用于整理机构月报、新闻汇总、活动记录等场景。

ClawHub Agent Skills автор: lilimoss-China v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 443 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматически извлекает время и краткое описание событий из списка новостей на веб-странице и создает Excel.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Обфускация uni-mixed-script-word example_output.csv:3
    Слово из смеси латиницы и кириллицы (гомоглифы) (2 шт.) (тестовый файл / пример)
    2026.7.4,����ʦ����ѧMBA�������ĵ�ʮ�ڡ�����ʵ�?��ʦ���������С�
    тестовый файл

Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (news-keyinfo-excel-exporter) не совпадает с папкой (news-to-excel-skill)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 443 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)
  • +3Длина description 119: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it says: it visits a user-provided news webpage, extracts dates and short event summaries, and helps turn them into CSV or Excel output.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 30 авг. 2026 г.