SKILLEMALL.ai

BD yazhou-enterprise-service

Сервис для предприятий района Ячжоу, используемый для запроса основной информации о предприятиях, рекомендации целевых льготных политик, контроля безопасности производства предприятий, предоставления рекомендаций по развитию предприятий с учетом промышленного развития района Ячжоу и т. д. Поддерживает одновременное создание отчетов об обслуживании для нескольких предприятий. Триггерные слова: предприятия Ячжоу, обслуживание предприятий, льготные политики, безопасность производства, запрос предприятий, рекомендации по политике, надзор за предприятиями, рекомендации по развитию, отраслевой анализ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«崖州区企业服务技能,用于查询企业基本情况、推荐针对性优惠政策、监管企业安全生产、结合崖州区产业发展情况提供企业发展建议等。支持同时为多家企业…»

崖州区企业服务技能,用于查询企业基本情况、推荐针对性优惠政策、监管企业安全生产、结合崖州区产业发展情况提供企业发展建议等。支持同时为多家企业生成服务报告。触发词:崖州企业、企业服务、优惠政策、安全生产、企业查询、政策推荐、企业监管、发展建议、产业分析。

ClawHub Hermes автор: Wing-art v1.0.1 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 518 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сервис для предприятий района Ячжоу, используемый для запроса основной информации о предприятиях, рекомендации целевых льготных политик, контроля безопасности…

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

ПроцедураWordИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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

  • предупреждение description-long-hermes description 126 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"

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 (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 159
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1518 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 126 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 159 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent enterprise-service reporting skill, but users should handle generated reports and company data carefully.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.