SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC ai-industry-infographic

Создает полные пакеты промптов для инфографики об индустрии ИИ, готовые для ChatGPT. Этот навык следует использовать, когда пользователю необходимо создать информационную графику, насыщенную данными, по темам индустрии ИИ (ландшафт LLM, воплощенный ИИ, цепочка поставок чипов, затраты на вычисления, история индустрии и т. д.), особенно после крупных отраслевых мероприятий. Он охватывает весь рабочий процесс: разработка темы, параллельное веб-исследование, проверка данных (веб-протокол проверки), структурированное написание промптов, тексты для социальных сетей. Продукт: 生图素材包 (выбор темы + проверка данных + Prompt + текст), может продаваться отдельно или по подписке. Триггеры: сделать инфографику, пакет материалов для генерации изображений, сгенерировать Prompt, диаграмма цепочки поставок ИИ, отраслевая инфографика, инфографика WAIC, пакет материалов для генерации изображений по теме.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generates complete ChatGPT-ready prompt packages for AI industry infog…»

Generates complete ChatGPT-ready prompt packages for AI industry infographics. This skill should be used when the user needs to create data-rich information graphics about AI industry topics (LLM landscape, embodied AI, chip supply chain, computing costs, industry history, etc.), especially following large industry events. It covers the full workflow: topic design, parallel web research, data verification (web-verify-protocol), structured prompt writing, social media copy. Productized output: 生图素材包（选题+核实数据+Prompt+文案），可独立售卖或订阅. Triggers: 做信息图, 生图素材包, 生成Prompt, AI产业链图, 行业信息图, WAIC信息图, 做个选题的生图包.

ClawHub Agent Skills автор: Shi Yan (施言) v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 4 889 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 35 ч назад

Создает полные пакеты промптов для инфографики об индустрии ИИ, готовые для ChatGPT.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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

    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 frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Generates complete ChatGPT-ready prompt packages for AI industry i… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4889 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 94, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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
    • -223 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 599 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 33 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 94 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a documented workflow for creating AI-industry infographic prompt packages, with no hidden install code or credential-seeking behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 авг. 2026 г.