SKILLEMALL.ai

BF industrial-park-investment-assistant

AI-помощник для привлечения инвестиций в индустриальные парки. Для сотрудников отдела привлечения инвестиций, рабочий процесс из четырех шагов: Клиенты сегодня → Ситуация с клиентом → Продвижение клиента → Завершение обработки. AI используется на протяжении всего процесса (приоритизация · рекомендация следующего шага · анализ клиента · автоматическая запись), не заменяя человеческие решения. Основные сценарии: управление клиентами · поиск недвижимости · прием клиентов · предложения по ценообразованию · рекомендации по выбору места · составление договоров · управление каналами. Включает проверку сроков действия, защиту от агентских схем (уступки по сумме требуют утверждения), автоматическую отправку списка клиентов на сегодня в 09:00. Поддерживает многопроектную архитектуру и разделение баз знаний (локальная база SQLite + база знаний IMA).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«产业园招商 AI 个人助手。面向招商人员,四步工作流:今天客户 → 客户情况 → 客户推进 → 处理完成。 AI 贯穿全程(排序优先级·推荐…»

产业园招商 AI 个人助手。面向招商人员,四步工作流:今天客户 → 客户情况 → 客户推进 → 处理完成。 AI 贯穿全程(排序优先级·推荐下一步·分析客户·自动记录),不替代人做决策。 核心场景:客户管理·房源查询·客户接待·报价方案·选址建议·合同生成·渠道管理。 含时效性校验、No Agency护栏(金额让步需审批)、每日09:00自动推送今日客户列表。 支持多项目架构和知识库分离(SQLite本地库 + IMA知识库)。

ClawHub Agent Skills автор: perrykono-debug v3.3.0 MIT-0 61 файл тело ≈ 18 438 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 10 ч назад

AI-помощник для привлечения инвестиций в индустриальные парки.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/跟进邮件模板.md, templates/带看总结模板.md

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
75/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
46
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/跟进邮件模板.md, templates/带看总结模板.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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. 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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-agent-memory-dump IDENTITY.md
    В скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (2) — похоже на дамп с личными данными или токенами
    IDENTITY.md, SOUL.md

Просканировано файлов: 61. 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 body-long тело SKILL.md ≈ 18438 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/跟进邮件模板.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/带看总结模板.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/跟进邮件模板.md, templates/带看总结模板.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): templates/跟进邮件模板.md, templates/带看总结模板.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 18438 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 607
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 31. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -2258 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -313 из 24 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 216 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 149 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 607 пунктов
  • +4Есть примеры (85 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 13)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 46.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent招商 assistant, but it needs Review because it can automatically change and cache business/customer data and some scripts present mock data as live intelligence.
LLM: suspicious (high) · 5 сент. 2026 г.