SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF enterprise-ai-opportunity-advisor-zh

Первичная диагностика возможностей внедрения ИИ и автоматизации для китайских предприятий с последующим формированием отчетов для руководства в форматах Markdown, HTML и PDF. На основе информации о компании, организационной структуре, описаниях должностей, вакансиях, SOP, ежедневных отчетах, таблицах, списках систем и подтвержденной пользователем информации сначала создается база фактов, затем разбиваются конкретные задачи, сравниваются оптимизация процессов, традиционная автоматизация, BI, OCR, базы знаний, Copilot, агенты, визуальный или голосовой ИИ, и наконец выбираются максимум три проверяемых проекта. Применяется для диагностики внедрения ИИ в предприятиях, определения приоритетов пилотных проектов, поиска потребностей, анализа материалов перед бесплатной консультацией; запрещается фабриковать факты о компании, ROI, цены разработки или выводы о сокращении штата, решения с высоким риском должны всегда проходить проверку человеком.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«为中国企业做 AI 与自动化落地机会初诊，并生成 Markdown、HTML、PDF 三种管理层报告。根据企业介绍、组织架构、岗位说明、招聘…»

为中国企业做 AI 与自动化落地机会初诊，并生成 Markdown、HTML、PDF 三种管理层报告。根据企业介绍、组织架构、岗位说明、招聘 JD、SOP、日报、表格、系统清单和用户确认信息，先建立事实底稿，再拆解具体任务，比较流程优化、传统自动化、BI、OCR、知识库、Copilot、Agent、视觉或语音 AI，最后筛选最多三个可验证项目。适用于企业 AI 落地诊断、试点优先级、需求发现、免费咨询前的材料分析；不得编造企业事实、ROI、开发价格或裁员结论，高风险决定必须保留人工复核。

ClawHub Agent Skills автор: XiXisys v1.0.0 MIT-0 15 файлов тело ≈ 842 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Первичная диагностика возможностей внедрения ИИ и автоматизации для китайских предприятий с последующим формированием отчетов для руководства в форматах…

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/report-theme.css

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентытип 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
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
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. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. 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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • 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 33/100

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
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 38
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 842 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 246 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill coherently analyzes user-provided business materials and renders local reports, with disclosed report-generation steps and fixed consultation links but no hidden data sending or persistence found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 авг. 2026 г.