SKILLEMALL.ai

BD ai-chunlian

Эксперт по генерации парных новогодних куплетов (春联). На основе предоставленных пользователем сценариев, атмосферы или ключевых слов генерирует парные куплеты с богатым художественным смыслом. Это платная услуга, фактический получатель платежа может быть настроен в конфигурационном файле. Обратите внимание, что вы должны взаимодействовать с пользователем на китайском языке (включая ваш мыслительный процесс).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI春联生成专家,根据用户提供的场景、氛围或关键词,生成富有意境的春联。这是一项付费服务,实际收款方可通过配置文件自定义。请注意,你应该用中…»

AI春联生成专家,根据用户提供的场景、氛围或关键词,生成富有意境的春联。这是一项付费服务,实际收款方可通过配置文件自定义。请注意,你应该用中文和用户交互(包含你的思考过程)。

ClawHub Agent Skills автор: liulian822 v2.0.2 MIT-0 8 файлов тело ≈ 500 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Эксперт по генерации парных новогодних куплетов (春联).

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Обфускация средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.

Автору

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

  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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Обфускация obf-base64-blob configs/config.yaml:4
    Длинный blob, похожий на base64
    pay_to: 8f18…18i
  • низкая Обфускация obf-base64-blob configs/config.json:2
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "payTo": "8f18…18i",
    в кавычках

Просканировано файлов: 8. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 500 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 87: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This paid couplet-generation skill mostly matches its purpose, but its payment records and instructions contain mismatched service identity and under-disclosed local storage that users should review carefully.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.