SKILLEMALL.ai

AD eco-law-assistant

Помощник по пропаганде и соблюдению экологического законодательства. Интеллектуальный навык для ответов на вопросы и предварительной проверки соответствия, основанный на полном тексте Кодекса экологического права Китайской Народной Республики (вступит в силу 15 августа 2026 года), содержащем 1242 статьи. Активируется, когда пользователь запрашивает информацию о статьях кодекса, консультации по сценариям, предварительную проверку соответствия предприятия, переход от старых законов к новым, информацию о структуре кодекса, правах и обязанностях субъектов, экспертные разъяснения. Следует использовать при наличии ключевых слов, таких как "Кодекс экологического права", "Экологический кодекс", "Экологическое соответствие", "Двойная ответственность", "Лицензия на выбросы", "Оценка воздействия на окружающую среду", "Возмещение ущерба", "Статья X Кодекса", "Проверка экологического соответствия предприятия".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«生态环境法典普法与合规助手。基于《中华人民共和国生态环境法典》(2026年8月15日施行)全文1242条构建的智能问答与合规预检技能。当用户…»

生态环境法典普法与合规助手。基于《中华人民共和国生态环境法典》(2026年8月15日施行)全文1242条构建的智能问答与合规预检技能。当用户提出法典条款查询、场景化法律咨询、企业合规预检、新旧法律衔接、法典结构查询、主体权责查询、专家解读查询等需求时触发本技能。涉及"生态环保法典""环境法典""环保合规""双罚制""排污许可""环评""损害赔偿""法典第X条""企业环保合规检查"等关键词时应使用。

ClawHub Agent Skills автор: whichonewang-eng v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 756 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Помощник по пропаганде и соблюдению экологического законодательства.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаТексты и документыБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 756 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local legal-reference helper that reads bundled law data and does not show hidden data access, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 25 авг. 2026 г.