SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF digital-persona

Создание всесторонней динамической цифровой личности для умерших людей — характер, внешность, движения, мимика, голос, стиль речи, эмоциональные реакции. Семимерный метод дистилляции: не имитация голоса — реконструкция мыслительной структуры, эмоциональных реакций, внутренних противоречий. Введите имя или данные человека, автоматическое исследование + дистилляция в интерактивный файл личности SOUL.md. Триггерные слова: «симулировать XX», «воскресить XX», «цифровая личность XX», «сделать ИИ XX», «скопировать XX», «digital persona», «умерший человек», «цифровое бессмертие», «AI персонаж», «дистилляция личности»

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«为已故人物创建全方位动态数字人格——性格、外貌、动作、神态、语音、语言风格、情绪反应。七维度联动蒸馏法：不是模仿口吻——是重建思维结构、情绪…»

为已故人物创建全方位动态数字人格——性格、外貌、动作、神态、语音、语言风格、情绪反应。七维度联动蒸馏法：不是模仿口吻——是重建思维结构、情绪反应、内在矛盾。输入人物姓名或资料，自动研究+蒸馏为可交互的SOUL.md人格文件。触发词：「模拟XX」「复活XX」「XX的数字人格」「做个XX的AI」「复刻XX」「digital persona」「已故人物」「数字永生」「AI角色」「人格蒸馏」

ClawHub Agent Skills автор: Ygq19901001 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 753 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 22 ч назад

Создание всесторонней динамической цифровой личности для умерших людей — характер, внешность, движения, мимика, голос, стиль речи, эмоциональные реакции.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/research-checklist.md

Роль и тонЛичная продуктивностьИИ 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/research-checklist.md
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: 1. 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: references/research-checklist.md
  • 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 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/research-checklist.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/research-checklist.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 753 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 193 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed markdown-only skill for drafting deceased-person persona files, with real impersonation-adjacent ethics risks but no hidden code, credential access, or unsafe execution.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 июл. 2026 г.