SKILLEMALL.ai

BD copywriting

Оптимизация и корректировка формулировок текста. Адаптирует стиль и глубину изложения в зависимости от роли (владелец продукта/докладчик/член команды), сценария (для начальника/для коллеги/для службы поддержки/для группового чата), аудитории. Поддерживает упрощение, формализацию, разговорную речь, переключение между английским и китайским. Сценарии использования: формулировки для отчета начальнику, ответ службы поддержки с точки зрения продукта, оптимизация групповых сообщений, составление электронных писем.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«文案优化与措辞调整。根据角色(产品负责人/汇报人/团队成员)、场景(给老板/给同事/给客服/给群聊)、受众调整措辞风格和内容深度。支持简化、…»

文案优化与措辞调整。根据角色(产品负责人/汇报人/团队成员)、场景(给老板/给同事/给客服/给群聊)、受众调整措辞风格和内容深度。支持简化、正式化、口语化、中英文切换。使用场景:给老板的汇报措辞、回复客服的产品视角、群消息优化、邮件起草。

ClawHub Agent Skills автор: mirowangl-ops v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 87 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Оптимизация и корректировка формулировок текста.

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

СправочникИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. 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 (copywriting) не совпадает с папкой (xiaozhua-copywriting)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 87 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a communication-writing helper with broad tone guidance, not a skill that takes control of accounts, files, or credentials.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.