SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC booking-policy

Правила бронирования туров «Хайлан» (HL-CS-POL-02 V3.1): договор и вступление в силу, предоплата и окончательный расчет, отмена и перенос, скидки, дети и пожилые, страховка, личная информация, максимальное количество человек. Объяснения для клиентов по оплате, возврату/переносу, договору действительны только на основании этого документа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«海岚旅行预订规则（HL-CS-POL-02 V3.1）：合同与生效、预付款与尾款、取消与改期、折扣、儿童与长者、保险、个人信息、人数上限。对…»

海岚旅行预订规则（HL-CS-POL-02 V3.1）：合同与生效、预付款与尾款、取消与改期、折扣、儿童与长者、保险、个人信息、人数上限。对客人做付款、退改、合同方面的说明只以此为准。

EverMind-AI/Raven Agent Skills автор: EverMind-AI Apache-2.0 1 файл тело ≈ 252 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Правила бронирования туров «Хайлан» (HL-CS-POL-02 V3.1): договор и вступление в силу, предоплата и окончательный расчет, отмена и перенос, скидки, дети и…

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

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
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: 1. 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: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 252 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 92: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.