SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC content-watcher

Инструмент для мониторинга и суммирования контента на базе ИИ. Отслеживает RSS-каналы, блоги и новостные источники с автоматическим ИИ-суммированием и ежедневной генерацией дайджестов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered content monitoring and summarization tool. Monitor RSS feed…»

AI-powered content monitoring and summarization tool. Monitor RSS feeds, blogs, and news sources with automatic AI summarization and daily digest generation.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 9 файлов тело ≈ 367 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 36 ч назад

Инструмент для мониторинга и суммирования контента на базе ИИ.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:50
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…9dM/mwVgvbZJaSNaRk+bshk…Kbz+IoId…W0Q==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:87
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…FSj+bWLt…2sH/Kn8E…h6w==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:182
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…NxY+fzEC…TMw+Dfs3…h4g==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:250
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…SDq+2kAA…MOe/+5cdoEdg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:299
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…Loy/Rxalv2kr+lqMlUnrDWV+3j4p…IHu+HtC7…g8A==",
    детектор

Просканировано файлов: 9. 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 51/100

  • 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: 4, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 367 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 157 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.