SKILLEMALL.ai

BF ioc-patrol-report

Генерация отчетов об интеллектуальном инспекционном обходе для IOC (интеллектуального операционного центра). Автоматический анализ состояния оборудования, записей о тревогах, данных о энергопотреблении, генерация профессиональных ежедневных/еженедельных отчетов об инспекции. Поддерживает подключение к базе данных PostgreSQL для чтения данных в реальном времени, вывод отчетов в формате Markdown/HTML. Применимо для управления недвижимостью, коммерческими комплексами, промышленными парками и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«为 IOC(智能运营中心)生成智能巡检报告。自动分析设备状态、报警记录、能耗数据,生成专业的巡检日报/周报。支持连接 PostgreSQL…»

为 IOC(智能运营中心)生成智能巡检报告。自动分析设备状态、报警记录、能耗数据,生成专业的巡检日报/周报。支持连接 PostgreSQL 数据库读取实时数据,输出 Markdown/HTML 报告。适用于物业管理、商业综合体、工业园区等场景。

ClawHub Agent Skills автор: onlyloveher v1.0.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 266 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Генерация отчетов об интеллектуальном инспекционном обходе для IOC (интеллектуального операционного центра).

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/analyze.py, references/ioc-knowledge.md, references/db-schema.md

ПроцедураPostgreSQLДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/analyze.py, references/ioc-knowledge.md, references/db-schema.md
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

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: 12. 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: scripts/analyze.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/ioc-knowledge.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/db-schema.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/analyze.py, references/ioc-knowledge.md, references/db-schema.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): scripts/analyze.py, references/ioc-knowledge.md, references/db-schema.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 266 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 122 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This reporting skill is not destructive, but it ships a real-looking remote database login and queries operational data beyond what the docs clearly disclose.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.