SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC china-social-credit

Разбор и проверка китайского унифицированного кода социальной кредитной системы. Используйте, когда пользователь предоставляет китайский унифицированный код социальной кредитной системы (统一社会信用代码) и хочет проверить его контрольную сумму, определить орган регистрации, тип организации или место регистрации. Основано на национальном стандарте GB 32100-2015. Полностью офлайн — сеть и ключ API не требуются.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«中国统一社会信用代码解析与验证。Use when the user provides a Chinese Unified Social Cr…»

中国统一社会信用代码解析与验证。Use when the user provides a Chinese Unified Social Credit Code (统一社会信用代码) and wants to validate its checksum, identify the registration authority, organization type, or registered location. Based on GB 32100-2015 national standard. Fully offline — no network, no API key required.

ClawHub Agent Skills автор: ToBeWin v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 001 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Разбор и проверка китайского унифицированного кода социальной кредитной системы.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияРазработкаИнфраструктуратип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1001 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 297 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a simple offline reference skill for checking Chinese Unified Social Credit Codes and shows no hidden or high-risk behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.