SKILLEMALL.ai

BC task-time-manager

Универсальный помощник по управлению задачами и временем. Охватывает управление списками дел, метод помидора, рабочий процесс GTD, матрицу Эйзенхауэра, составление ежедневных/еженедельных/ежемесячных планов, декомпозицию целей (OKR), повышение концентрации, формирование привычек, аудит времени, анализ эффективности работы. Поддерживает полный цикл управления задачами от фрагментарного ввода до структурированного вывода. Триггеры: управление задачами, список дел, управление временем, метод помидора, GTD, планирование, организация расписания, повышение эффективности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«任务与时间管理全能助手。覆盖待办事项管理、番茄工作法、GTD工作流、 四象限法则、每日/周/月计划制定、目标拆解(OKR)、 专注力提升、习…»

任务与时间管理全能助手。覆盖待办事项管理、番茄工作法、GTD工作流、 四象限法则、每日/周/月计划制定、目标拆解(OKR)、 专注力提升、习惯养成、时间审计、工作效率复盘。 支持从碎片输入到结构化输出的全流程任务管理。 触发词:任务管理、待办事项、时间管理、番茄工作法、GTD、计划、日程安排、效率提升。

ClawHub Agent Skills автор: qq435912743 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 564 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Универсальный помощник по управлению задачами и временем.

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

ПроцедураОперации и проектытип 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: 38
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 564 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 152 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
  • +4Есть примеры (1 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 task planner includes a persistent, generic learning system that can record user preferences/history and change skill behavior beyond normal task management.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.