SKILLEMALL.ai

BC feishu-at-mention

Функция упоминания @ в сообщениях Lark. Используйте этот навык, когда необходимо упомянуть члена группы в сообщении Lark. Поддерживаются три типа сообщений: (1) Обычное текстовое сообщение использует формат тега @ user_id; (2) Сообщение в формате Rich Text использует элемент тега @ в формате JSON-объекта; (3) Карточное сообщение использует формат тега @ id. Выберите правильный формат тега @ в зависимости от типа сообщения, чтобы обеспечить срабатывание уведомления @ в Lark.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«飞书消息@提及功能。当需要在飞书消息中@群成员时使用此技能。支持三种消息类型:(1) 普通文本消息使用 at user_id 标签格式;(2…»

飞书消息@提及功能。当需要在飞书消息中@群成员时使用此技能。支持三种消息类型:(1) 普通文本消息使用 at user_id 标签格式;(2) 富文本消息使用 JSON 对象格式的 tag at 元素;(3) 卡片消息使用 at id 标签格式。根据消息类型选择正确的@标签格式,确保触发飞书的@通知效果。

ClawHub Agent Skills автор: vision qiu v0.0.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 464 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Функция упоминания @ в сообщениях Lark.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 464 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 153 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only Feishu mention-format helper with disclosed, purpose-aligned guidance and no executable behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.