SKILLEMALL.ai

BF weigui-weekly-report

Генерирует, фильтрует или интерпретирует еженедельные отчеты о нарушениях листинговых компаний, используя только базу данных нарушений Juyuan и связанные с ней таблицы, и выбирая непрерывные 7 календарных дней по LatestInfoPublDate (дата объявления/время публикации). Используйте, когда пользователь запрашивает «еженедельный отчет о нарушениях», «недавние еженедельные случаи нарушений и наказаний», «сводку объектов наказания, нарушений, мер наказания или правовых оснований за эту неделю» или запрашивает вывод в формате Word, JSON, Markdown.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«生成、筛选或解读上市公司违规案例周报,只使用聚源违规案例库及其关联表,并按 LatestInfoPublDate(公告日期/发布时间)选取连…»

生成、筛选或解读上市公司违规案例周报,只使用聚源违规案例库及其关联表,并按 LatestInfoPublDate(公告日期/发布时间)选取连续 7 个自然日。用户要求“违规案例周报”“最近一周违规处罚案例”“本周处罚对象、违规事项、处罚情况或法规依据汇总”,或要求输出可交付 Word、JSON、Markdown 时使用。

ClawHub Agent Skills автор: LULI v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 811 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 29 ч назад

Генерирует, фильтрует или интерпретирует еженедельные отчеты о нарушениях листинговых компаний, используя только базу данных нарушений Juyuan и связанные с…

Как процесс F 28/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/schema.md, scripts/build-weekly-word.py

ПроцедураДанные и аналитикаРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/schema.md, scripts/build-weekly-word.py
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: 0. 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/schema.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/build-weekly-word.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/schema.md, scripts/build-weekly-word.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/schema.md, scripts/build-weekly-word.py
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (weigui-weekly-report) не совпадает с папкой (weekly-report-companies-violations)
  • 100Шаги. Шагов: 42
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 811 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

  • +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 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 161 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent reporting tool that queries a local violation-case database and renders weekly reports without evidence of hidden data access, mutation, persistence, or exfiltration.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 июл. 2026 г.