SKILLEMALL.ai

BC complaint-letter-pro

Эксперт по составлению документов для защиты прав потребителей. Охватывает защиту прав потребителей (споры по онлайн-покупкам/проблемы с качеством товаров/возврат средств), жалобы на логистику (потеря/задержка/повреждение посылки), жалобы на услуги (доставка еды/такси/отель), споры с управляющими компаниями, трудовые споры (невыплата зарплаты/неуплата социальных взносов), жалобы в 12315, обращения в вышестоящие инстанции и т. д. Автоматически генерирует четкие, обоснованные и вежливые документы для защиты прав. Триггерные слова: жалоба, защита прав, 12315, жалоба, возврат средств, спор, плохой отзыв, документ о защите прав.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«投诉维权文书专家。覆盖消费维权(网购纠纷/商品质量问题/退款退货)、 物流投诉(快递丢失/延误/损坏)、服务投诉(外卖/打车/酒店)、 物业…»

投诉维权文书专家。覆盖消费维权(网购纠纷/商品质量问题/退款退货)、 物流投诉(快递丢失/延误/损坏)、服务投诉(外卖/打车/酒店)、 物业纠纷、劳动维权(欠薪/不交社保)、12315投诉、信访等场景。 自动生成逻辑清晰、依据充分、语气得体的维权文书。 触发词:投诉、维权、12315、投诉信、退款、纠纷、差评、维权文书。

ClawHub Agent Skills автор: qq435912743 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 657 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Эксперт по составлению документов для защиты прав потребителей.

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

ПроцедураПоддержка клиентовРазработкатип 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: 4. 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 "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "visibility"

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. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 657 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 161 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mainly generates complaint letters, but it also tells the agent to automatically persist usage history, preferences, notes, and even improvement feedback for a sensitive dispute workflow without clear user consent or retention limits.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.