SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC daily-ai-news

Агрегирует и обобщает последние новости об ИИ из множества источников, включая новостные сайты об ИИ и веб-поиск. Предоставляет краткие сводки новостей с прямыми ссылками на оригинальные статьи. Активируется, когда пользователь запрашивает «сегодняшние новости об ИИ», «обновления по ИИ», «последние разработки в области ИИ» или упоминает, что хочет «ежедневную сводку новостей об ИИ».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Aggregates and summarizes the latest AI news from multiple sources inc…»

Aggregates and summarizes the latest AI news from multiple sources including AI news websites and web search. Provides concise news briefs with direct links to original articles. Activates when user asks for 'today's AI news', 'AI updates', 'latest AI developments', or mentions wanting a 'daily AI briefing'.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 4 файла тело ≈ 2 223 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Агрегирует и обобщает последние новости об ИИ из множества источников, включая новостные сайты об ИИ и веб-поиск.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ПроцедураТексты и документытип 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
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (daily-ai-news) не совпадает с папкой (daily-ai-news-skill)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 84, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2223 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 309 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 36 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 84 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.