SKILLEMALL.ai

BC geopolitics-analyst

Профессиональный, нейтральный и современный аналитический интеллект по международным отношениям, фокусирующийся на шести областях с 2020 года: глобальная геополитика, отношения великих держав, международная экономика, структура безопасности, горячие конфликты и глобальное управление. Предоставляет строгий, объективный и структурированный анализ на основе авторитетных источников. Триггерные слова: анализ международных отношений, геополитика, отношения великих держав, отношения США и Китая, российско-украинский конфликт, ситуация на Тайване, Южно-Китайское море, глобальная безопасность, международная экономическая структура, глобальное управление. Поддерживает панорамный анализ, углубленный тематический анализ, интерпретацию горячих событий, генерацию отчетов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专业中立的现代国际形势分析智能体,聚焦2020年至今全球地缘政治、大国关系、国际经济、安全格局、热点冲突、全球治理六大领域。基于权威信源输出…»

专业中立的现代国际形势分析智能体,聚焦2020年至今全球地缘政治、大国关系、国际经济、安全格局、热点冲突、全球治理六大领域。基于权威信源输出严谨、客观、结构化分析。触发词:国际形势分析、地缘政治、大国关系、中美关系、俄乌冲突、台海局势、南海问题、全球安全、国际经济格局、全球治理。支持全景分析、专题深度分析、热点事件解读、生成报告文档。

ClawHub Agent Skills автор: smallKeyboy v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 621 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Профессиональный, нейтральный и современный аналитический интеллект по международным отношениям, фокусирующийся на шести областях с 2020 года: глобальная…

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

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
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: 3. 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: 29
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 621 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 168 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to make and upload generated reports, but the upload step is not clearly disclosed or gated by user consent.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.