SKILLEMALL.ai

AD article-review-platform

Полное руководство по использованию платформы обзора статей (Article Review Platform). Охватывает: просмотр списка статей, чтение контента, создание новой статьи, обновление статуса, синхронизация статуса публикации, процесс рецензирования. Применимые роли: автор → рецензент → менеджер по публикации. Триггерные слова: обзор платформы, article review platform, API платформы, рецензирование, review, публикация статьи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«文章审阅平台(Article Review Platform)的完整使用指南。 覆盖:文章列表查看、内容阅读、创建新文章、更新状态、发布状态…»

文章审阅平台(Article Review Platform)的完整使用指南。 覆盖:文章列表查看、内容阅读、创建新文章、更新状态、发布状态同步、审稿流程。 适用角色:小博(写稿)→ 文风分析师(审稿)→ 文章发布管家(发布) 触发词:审阅平台、article review platform、平台API、审稿、review、发布文章

ClawHub Agent Skills автор: mayf3 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 864 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 20 ч назад

Полное руководство по использованию платформы обзора статей (Article Review Platform).

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторТексты и документыИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 5. 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 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 864 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 167 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This article workflow skill appears legitimate, but it needs review because it teaches agents to create, update, publish, and delete live records without clear confirmation safeguards.
LLM: suspicious (medium) · 9 июл. 2026 г.