SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD tuniu-train

Помощник по билетам на поезд ТуНью — через exec + curl вызывает MCP для поиска списка поездов, проверки деталей поезда, оформления заказа. Используется, когда пользователь запрашивает список поездов, проверяет детали поезда или оформляет заказ на билет на поезд.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«途牛火车票助手 - 通过 exec + curl 调用 MCP 实现车次列表搜索、查询车次详情、预订下单。适用于用户查询车次列表、查询车次详…»

途牛火车票助手 - 通过 exec + curl 调用 MCP 实现车次列表搜索、查询车次详情、预订下单。适用于用户查询车次列表、查询车次详情或提交火车票订单时使用。

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 2 файла тело ≈ 5 483 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Помощник по билетам на поезд ТуНью — через exec + curl вызывает MCP для поиска списка поездов, проверки деталей поезда, оформления заказа.

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ 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
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5483 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5483 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
  • +3Длина description 83: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (20 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.