SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC lark-report-collector

Собирает еженедельные отчеты из Lark Reports (oa.larksuite.com), обобщает их в Lark Docs и уведомляет. Используйте, когда: (1) собираете еженедельные отчеты из определенных команд/шаблонов, (2) проверяете, кто не сдал отчеты, (3) генерируете сводки отчетов в виде документов Lark. Требует автоматизации браузера (Reports — это SPA, API недоступен в международной версии Lark).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Collect weekly reports from Lark Reports (oa.larksuite.com), summarize…»

Collect weekly reports from Lark Reports (oa.larksuite.com), summarize into Lark Docs, and notify. Use when: (1) collecting weekly reports from specific teams/templates, (2) checking who hasn't submitted reports, (3) generating report summaries as Lark documents. Requires browser automation (Reports is a SPA, API not available on international Lark).

ClawHub Agent Skills автор: Pengxiao-Wang v1.0.0 2 файла тело ≈ 903 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Собирает еженедельные отчеты из Lark Reports (oa.larksuite.com), обобщает их в Lark Docs и уведомляет. Используйте, когда: (1) собираете еженедельные отчеты…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ИнтеграцияДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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: 6, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 903 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 352 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill has a legitimate Lark reporting purpose, but it can use a logged-in Lark session to collect employee report data, store it locally, create docs, and send notifications without enough built-in scoping or approval steps.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.