SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC topic-monitor

Отслеживание интересующих тем и проактивное оповещение о важных событиях. Используйте, когда пользователь хочет автоматического мониторинга конкретных тем (например, выпуск продуктов, изменение цен, новостные темы, обновления технологий). Поддерживает запланированные веб-поиски, оценку важности на основе ИИ, интеллектуальные оповещения против еженедельных дайджестов и контекстные сводки с учетом памяти.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Monitor topics of interest and proactively alert when important develo…»

Monitor topics of interest and proactively alert when important developments occur. Use when user wants automated monitoring of specific subjects (e.g., product releases, price changes, news topics, technology updates). Supports scheduled web searches, AI-powered importance scoring, smart alerts vs weekly digests, and memory-aware contextual summaries.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 15 файлов тело ≈ 4 344 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Отслеживание интересующих тем и проактивное оповещение о важных событиях.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураDiscordTelegramИнфраструктуратип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Опасные команды cmd-cron-mention SKILL.md:608
      Упоминание редактирования crontab (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - Check cron is running: `crontab -l`
      в кавычках

    Просканировано файлов: 15. 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 60/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4344 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 87
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 18. 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)
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • -33 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 354 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 42 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 87 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (26 блоков кода)

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