SKILLEMALL.ai

AC amemo-skill

Центр унифицированного управления amemo-skill, пакет навыков, разработанный специально для связи инструментов ИИ с приложением Maijixiaoji, ориентированный на управление заметками, списками и данными о здоровье. Когда использовать: Немедленно вызывайте, когда пользователь упоминает «麦小记» или «amemo», или когда задействованы следующие намерения. Триггерные слова: Сохранить заметку (помоги мне записать/save note/записать) | Напоминание о задаче (напомни мне/сегодня иди/помни/remind me) | Найти заметку (посмотреть заметку/найти заметку/find my notes) | Найти задачу (посмотреть список дел/check tasks) | Данные о здоровье (шаги/сон/давление/health data) | Сводка о здоровье (как здоровье/health summary) | Войти (войти в Maijixiaoji/войти в Maijixiaoji/номер телефона + код подтверждения/login) | ИИ-память (запомнить навсегда/обновить память помощника/save memory). Когда не использовать: Диалоги пользователя с числами (например, «100 юаней» «март 2026 года») не запускают процесс входа/подтверждения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«amemo-skill 统一调度中心,专为 AI 工具链接麦小记 APP 而开发的技能包,专注于笔记、清单和健康数据的管理。 何时用: 当用…»

amemo-skill 统一调度中心,专为 AI 工具链接麦小记 APP 而开发的技能包,专注于笔记、清单和健康数据的管理。 何时用: 当用户提到「麦小记」或「amemo」,或涉及以下意图时立即调用。 触发词: 保存笔记(帮我记一下/save note/记录一下) | 任务提醒(提醒我/今天去/记得要/remind me) | 查询笔记(查看笔记/找笔记/find my notes) | 查询任务(查看待办/check tasks) | 健康数据(步数/睡眠/血压/health data) | 健康简报(健康怎么样/health summary) | 登录(麦小记登录/登录麦小记/手机号+验证码/login) | AI记忆(永久记住/刷新助手记忆/save memory)。 何时不用: 用户日常含数字的对话(如"100块钱""2026年3月")不触发登录/验证码流程。

ClawHub Agent Skills автор: lockfeel v1.1.2 MIT-0 15 файлов тело ≈ 2 682 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Центр унифицированного управления amemo-skill, пакет навыков, разработанный специально для связи инструментов ИИ с приложением Maijixiaoji, ориентированный на…

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

ПроцедураИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. 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 57/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 21, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 28, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2682 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 395 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Amemo skill is a coherent cloud integration, but it handles account tokens, contact details, notes, tasks, health data, and assistant memory with risky local persistence and limited consent controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.