SKILLEMALL.ai

AC thinktank-skill-finder

Поиск навыков ThinkTank. Поиск, рекомендация, сравнение и установка пакетов навыков для сценариев исследований в аналитических центрах. Используйте, когда пользователь упоминает "найти skill", "рекомендовать skill", "установить skill", "установить набор исследовательских навыков", "предоставить мне набор инструментов для исследования в аналитическом центре", "есть ли skill, подходящий для исследования отрасли/академических исследований/мониторинга новостей/написания отчетов/рисования/PDF/таблиц/PPT".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«ThinkTank Skill Finder. 面向智库研究场景的技能检索、推荐、比选与技能包安装。用户提到“找 skill”“推荐 ski…»

ThinkTank Skill Finder. 面向智库研究场景的技能检索、推荐、比选与技能包安装。用户提到“找 skill”“推荐 skill”“安装 skill”“装一套研究技能”“给我配智库研究工具链”“有没有适合行业研究/学术研究/新闻监测/报告写作/画图/PDF/表格/PPT 的 skill”时使用。

ClawHub Agent Skills автор: Ma Zheng v1.0.9 MIT-0 5 файлов тело ≈ 694 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Поиск навыков ThinkTank.

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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
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: 5. 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")

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: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 694 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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

  • +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
  • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 156 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed research-skill finder and bundle installer; it persistently installs selected third-party skills, but that matches its stated purpose and is scoped by the catalog and default restricted mode.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.