SKILLEMALL.ai

AC message-parser

Обрабатывает необработанные экспорты WhatsApp (TXT или JSON) в стандартизированные объекты сообщений с полями `timestamp`, `sender` и `content`. Используйте, когда пользователи просят разобрать экспорт чата, очистить дамп WhatsApp или преобразовать TXT чата в структурированный JSON перед извлечением. Рекомендуемый старт цепочки: message-parser затем lead-extractor. Не используйте для интерпретации лидов, хранения, суммирования или предложений по действиям.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Parse raw WhatsApp exports (TXT or JSON) into normalized message objec…»

Parse raw WhatsApp exports (TXT or JSON) into normalized message objects with `timestamp`, `sender`, and `content`. Use when users ask to parse chat export, clean WhatsApp dump, or convert chat TXT to structured JSON before extraction. Recommended chain start: message-parser then lead-extractor. Do not use for lead interpretation, storage, summarization, or action suggestions.

ClawHub Agent Skills автор: Vishal v1.0.5 4 файла тело ≈ 428 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Обрабатывает необработанные экспорты WhatsApp (TXT или JSON) в стандартизированные объекты сообщений с полями timestamp, sender и content.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторWhatsAppИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

    • 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: 5, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 428 токенов

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 379 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a narrow parser for user-provided WhatsApp exports and does not include executable code, installs, credentials, network access, or persistence.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.