SKILLEMALL.ai

BC daily-report-zh

Интеллектуальный помощник по составлению ежедневных отчетов, помогающий офисным работникам быстро преобразовывать разрозненные рабочие задачи дня в четко структурированные рабочие отчеты/ежедневные сводки/итоги рабочего дня. Просто введите, что было сделано за день, и система автоматически разделит задачи на три модуля: «Выполненные задачи», «Задачи в процессе» и «Планы на завтра», а также добавит ключевые моменты работы и вопросы, требующие координации, и выдаст профессиональный и стандартизированный формат ежедневного отчета. Подходит для различных рабочих сценариев, таких как отчетность перед руководством, синхронизация с командой, отслеживание проектов, значительно сокращая время на написание отчетов и повышая эффективность коммуникации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能日报生成助手,帮助职场人士将当天零散的工作事项快速整理成结构清晰的工作日报/每日汇报/今日工作总结。 只需输入当天做了哪些事,即可自动分…»

智能日报生成助手,帮助职场人士将当天零散的工作事项快速整理成结构清晰的工作日报/每日汇报/今日工作总结。 只需输入当天做了哪些事,即可自动分类为「已完成事项」「进行中任务」「明日计划」三大模块, 并补充工作亮点与需协调事项,输出专业规范的 daily report 格式,适用于向上汇报、团队同步、 项目跟进等各类职场场景,显著降低日报撰写时间,提升沟通效率。

ClawHub Agent Skills автор: Olina1Ye v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 105 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Интеллектуальный помощник по составлению ежедневных отчетов, помогающий офисным работникам быстро преобразовывать разрозненные рабочие задачи дня в четко…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 105 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 180 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a simple Chinese daily-report drafting skill with no code or hidden behavior, though users should limit any file access to documents they choose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.