SKILLEMALL.ai

BD personal-assistant

Помощник по управлению личными рабочими задачами. Сценарии использования: запись дел, просмотр сегодняшних задач, обновление статуса задач, управление периодическими задачами, синхронизация OKR, создание ежемесячных/полугодовых отчетов. Ключевые слова для активации: задача, дело, напоминание, прогресс, OKR, месячный отчет, недельный отчет, отчет. Явная команда активации: ZHULI#.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«个人工作任务管理助手。使用场景:记录待办事项、查看今日任务、更新任务进展、 管理周期性任务、同步 OKR、生成工作月报/半年报。触发关键词:…»

个人工作任务管理助手。使用场景:记录待办事项、查看今日任务、更新任务进展、 管理周期性任务、同步 OKR、生成工作月报/半年报。触发关键词:任务、待办、 提醒、进展、OKR、月报、周报、报告。显式触发命令:ZHULI#。

ClawHub Hermes автор: A.H89 v1.0.1 MIT-0 33 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 067 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 13 ч назад

Помощник по управлению личными рабочими задачами.

Как процесс D 37/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
37/100
Процесс не доведён
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 22. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 111 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "prerequisites"

Процессный рейтинг: все десять параметров 37/100

  • 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
  • 0Согласованность. Имя во frontmatter (personal-assistant) не совпадает с папкой (gongzuofuzhu01)
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1067 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • 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)
  • +3Длина description 110: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -313 из 14 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent task-management skill, but it grants ongoing scheduled access and broad import/export/sync abilities over potentially sensitive work data.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 31 мая 2026 г.