SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC rss-ai-reader

📰 RSS AI Читалка — автоматический сбор подписок, генерация саммари LLM, многоканальная доставка! Поддерживает Claude/OpenAI для генерации саммари на китайском языке, отправка в Feishu/Telegram/Email. Условия срабатывания: пользователь просит подписаться на RSS, отслеживать блог, собирать новости, генерировать саммари, настроить периодический сбор, «Подпиши меня», «Отслеживай этот сайт», «Ежедневно отправляй новости», связанные с RSS/Atom feed.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«📰 RSS AI 阅读器 — 自动抓取订阅、LLM生成摘要、多渠道推送！ 支持 Claude/OpenAI 生成中文摘要，推送到飞书/Te…»

📰 RSS AI 阅读器 — 自动抓取订阅、LLM生成摘要、多渠道推送！ 支持 Claude/OpenAI 生成中文摘要，推送到飞书/Telegram/Email。 触发条件: 用户要求订阅RSS、监控博客、抓取新闻、生成摘要、设置定时抓取、 "帮我订阅"、"监控这个网站"、"每天推送新闻"、RSS/Atom feed 相关。

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 469 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 29 ч назад

📰 RSS AI Читалка — автоматический сбор подписок, генерация саммари LLM, многоканальная доставка!

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураTelegramGitHubИИ и агентытип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 469 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 165 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.