SKILLEMALL.ai

AF album-review

Глубокий, отслеживаемый до источника подробный обзор китайских альбомов (乐评). Используйте, когда пользователь называет музыкальный кредит (исполнитель/композитор/группа) + альбом и хочет получить один исчерпывающий обзор. Триггеры: «写一篇深度乐评», «全面评测这张专辑», «$album-review». НЕ для оценки аудиооборудования (→ hifi-review).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep, source-traceable long-form Chinese album review (乐评). Use when t…»

Deep, source-traceable long-form Chinese album review (乐评). Use when the user names a music credit (artist/composer/band) + an album and wants one comprehensive critique. Triggers: "写一篇深度乐评", "全面评测这张专辑", "$album-review". NOT for audio-gear evaluation (→ hifi-review).

ClawHub Agent Skills автор: VincentJiang06 v0.2.0 MIT-0 16 файлов тело ≈ 1 881 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 14 ч назад

Глубокий, отслеживаемый до источника подробный обзор китайских альбомов (乐评).

Как процесс F 47/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/check_review.py:classify_route

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
47/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/check_review.py:classify_route
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/check_review.py:classify_route

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/check_review.py:classify_route
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/check_review.py:classify_route
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1881 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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

  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 267 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed album-review workflow that uses web research and local validation scripts for traceable music criticism, with no evidence of hidden data access, persistence, or unsafe actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 авг. 2026 г.