SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC orf-digest

Ежедневная сводка новостей ORF на немецком языке. Используйте, когда пользователь говорит «orf», «pull orf» или «orf 10». Сосредоточьтесь на австрийской (Inland) и международной (Ausland) политике + основные заголовки; исключите спорт. Отправляйте каждый элемент отдельным сообщением (Заголовок + Возраст + Ссылка). Затем сгенерируйте изображение Nano Banana в мультяшной студии ZiB с ведущим, представляющим новости, плюс тонкие пасхальные яйца, основанные на выбранных историях.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«On-demand ORF news digest in German. Use when the user says 'orf', 'pu…»

On-demand ORF news digest in German. Use when the user says 'orf', 'pull orf', or 'orf 10'. Focus on Austrian politics (Inland) and international politics (Ausland) + major headlines; exclude sports. Send each item as its own message (Title + Age + Link). Then generate a Nano Banana image in a cartoon ZiB studio with the anchor presenting the news, plus subtle Easter eggs based on the selected stories.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 673 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 32 ч назад

Ежедневная сводка новостей ORF на немецком языке.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность

ПроцедураРазработкаИИ и агентыДизайнтип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 5. 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 53/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (orf-digest) не совпадает с папкой (orf)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), 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
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 673 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 405 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.