SKILLEMALL.ai

BC policy-application-advisor

Полностью автоматизированная поддержка ИИ для подачи заявок на получение политики. 6-этапный рабочий процесс (радар политики → оценка проекта → подготовка материалов → заполнение заявки → ручное подтверждение → отслеживание и доставка) + BPM-гейтинг этапов + ручное подтверждение Gate. Применимо для сценариев подачи заявок на получение политики предприятиями в парках.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«政策申报全流程 AI 辅助能力。6步 Workflow(政策雷达→立项评估→材料准备→申报填写→人工确认→跟踪交付)+ BPM 阶段门控 +…»

政策申报全流程 AI 辅助能力。6步 Workflow(政策雷达→立项评估→材料准备→申报填写→人工确认→跟踪交付)+ BPM 阶段门控 + 人工确认 Gate。适用于园区企业政策申报场景。

ClawHub Agent Skills автор: perrykono-debug v1.2.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 442 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Полностью автоматизированная поддержка ИИ для подачи заявок на получение политики.

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

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: 56
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1442 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
  • +3Длина description 95: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -230 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a policy-application assistant that stays within disclosed, user-confirmed advisory workflows and does not include hidden code or automatic external actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 5 сент. 2026 г.