SKILLEMALL.ai

BF ai-news-collector

Инструмент агрегации новостей и сортировки по популярности в сфере ИИ. Активируется, когда пользователь спрашивает о последних событиях в области ИИ, например: "Какие сегодня новости ИИ?" "Суммируй новости ИИ за эту неделю" "Какие последние популярные продукты ИИ?" "Что сейчас обсуждают в кругах ИИ?". Охватывает: выпуск новых продуктов, исследовательские статьи, отраслевые новости, новости о финансировании, обновления открытых проектов, вирусные явления в сообществе, популярные проекты инструментов/агентов ИИ. Выводит список китайских резюме, отсортированных по популярности, со ссылками на оригинальные статьи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 新闻聚合与热度排序工具。当用户询问 AI 领域最新动态时触发,如:"今天有什么 AI 新闻?""总结一下这周的 AI 动态""最近有什…»

AI 新闻聚合与热度排序工具。当用户询问 AI 领域最新动态时触发,如:"今天有什么 AI 新闻?""总结一下这周的 AI 动态""最近有什么火的 AI 产品?""AI 圈最近在讨论什么?"。覆盖:新产品发布、研究论文、行业动态、融资新闻、开源项目更新、社区病毒传播现象、AI 工具/Agent 热门项目。输出中文摘要列表,按热度排序,附带原文链接。

ClawHub Agent Skills автор: ModestyRichards v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 711 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент агрегации новостей и сортировки по популярности в сфере ИИ.

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: ai-news-collector (ClawHub)

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 4. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: URL

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): URL
  • 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 (ai-news-collector) не совпадает с папкой (modesty-ai-news-collector)
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 711 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -221 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 175 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only AI news aggregation skill that asks the agent to search public web sources and does not request secrets, privileged access, persistence, or local data access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.