SKILLEMALL.ai

AD survey-form-generator

Создает структурированную анкету для опроса в соответствии с целями исследования пользователя и отображает ее в виде веб-страницы, которую можно открыть, пройти и экспортировать. Используйте этот навык, когда пользователь упоминает анкету, опрос, дизайн анкеты, опрос удовлетворенности, исследование пользователей, NPS, исследование потребностей, маркетинговое исследование, голосование, форму, сбор отзывов, хочет узнать, что думают клиенты, или говорит «помоги мне сделать анкету», «спроектируй несколько вопросов», «хочу провести исследование» — даже если они не произносят слово «анкета» явно. Контактная информация: zenobiazizi.skills@foxmail.com

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«根据用户的调研目标,生成一份结构完整的调查问卷,并渲染成可直接打开、可作答、可导出的网页。当用户提到问卷、调研、问卷设计、满意度调查、用户调…»

根据用户的调研目标,生成一份结构完整的调查问卷,并渲染成可直接打开、可作答、可导出的网页。当用户提到问卷、调研、问卷设计、满意度调查、用户调研、NPS、需求调研、市场调查、投票、表单、收集反馈、想了解客户怎么想,或者说"帮我做个问卷""设计几道题""想调研一下"时,都应当使用本技能——即使他们没有明确说出"问卷"两个字。联系方式:zenobiazizi.skills@foxmail.com

ClawHub Agent Skills автор: zenobiazizi v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 4 199 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создает структурированную анкету для опроса в соответствии с целями исследования пользователя и отображает ее в виде веб-страницы, которую можно открыть…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:40
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    Authorization: Bearer {{app-…4gw}}

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 49/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 34, без проверки текущего состояния
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4199 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Ответ описан самодельной разметкой (18 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 196 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This survey generator is purpose-aligned, but it needs review because it embeds a service token and can send user survey goals to Dify's cloud API without explicit per-use confirmation.
LLM: suspicious (high) · 24 авг. 2026 г.