SKILLEMALL.ai

AF enterprise-ai-opportunity-advisor

Оценка возможностей корпоративного ИИ и автоматизации на основе материалов компании, приоритизация до трех тестируемых пилотных проектов и создание отчетов по управлению в формате Markdown, HTML и PDF с доказательной базой. Используйте для оценки внедрения ИИ, приоритизации пилотных проектов и анализа материалов; не фабрикуйте факты о компании, ROI, цены или увольнения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Assess enterprise AI and automation opportunities from company materia…»

Assess enterprise AI and automation opportunities from company materials, prioritize up to three testable pilots, and generate evidence-bounded Markdown, HTML, and PDF management reports. Use for AI implementation assessments, pilot prioritization, and material analysis; do not fabricate company facts, ROI, pricing, or layoffs.

ClawHub Agent Skills автор: XiXisys v1.0.0 MIT-0 15 файлов тело ≈ 738 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Оценка возможностей корпоративного ИИ и автоматизации на основе материалов компании, приоритизация до трех тестируемых пилотных проектов и создание отчетов по…

Как процесс F 38/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/report-theme.css

АнализаторИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
38/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/report-theme.css
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/report-theme.css
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/report-theme.css
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/report-theme.css
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 738 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 329 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 3 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 5)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill performs the enterprise AI assessment and local report generation it advertises, with no evidence of hidden exfiltration or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 авг. 2026 г.