SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC yunlv-compliance-check

Используйте, когда пользователю необходимо проверить требования соответствия импорту/экспорту для конкретных продуктов и стран. Используйте при проверке сертификации продукции, тарифов, санкций или нормативных требований. Используйте при проверке деловых партнеров на соответствие торговым санкциям или спискам эмбарго. Используйте, когда пользователь упоминает "合规检查", "进出口合规", "产品认证", "关税", "制裁名单", "禁运", "清关", "认证要求", "compliance", "import regulations".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when user needs to check import/export compliance requirements for…»

Use when user needs to check import/export compliance requirements for specific products and countries. Use when verifying product certifications, tariffs, sanctions, or regulatory requirements. Use when screening business partners against trade sanctions or embargo lists. Use when user mentions "合规检查", "进出口合规", "产品认证", "关税", "制裁名单", "禁运", "清关", "认证要求", "compliance", "import regulations".

ClawHub Agent Skills автор: WangM-A3 v1.1.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 362 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте при проверке сертификации продукции, тарифов, санкций или нормативных требований.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторБезопасностьтип 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "progressive"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 48
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1362 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 13. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 391 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 27 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This trade-compliance skill is not clearly malicious, but it overstates high-stakes sanctions, tariff, and HS-code screening capabilities compared with the static heuristic artifacts provided.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.