SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD last30days-skill

Устанавливает, настраивает и запускает last30days — движок для исследований с открытым исходным кодом, который ищет информацию на Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub и в Интернете за недавний период времени и ранжирует найденное по реакции аудитории. Используйте, когда кто-то спрашивает «что говорят о X», «исследовать последние 30 дней», «что сообщество думает о A против B», «чем занималась эта компания в этом месяце», «настроить last30days» или нуждается в кратком изложении текущего мнения, которое не может охватить обучающие данные.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Installs, configures and runs last30days, an open-source research engi…»

Installs, configures and runs last30days, an open-source research engine that searches Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub and the web inside a recent time window and ranks what it finds by audience reaction. Use when someone asks "what are people saying about X", "research the last 30 days", "what does the community think of A vs B", "what has this company been up to this month", "set up last30days", or needs a cited brief on current opinion that training data cannot cover.

TerminalSkills/skills Agent Skills автор: TerminalSkills Apache-2.0 2 файла тело ≈ 4 714 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Устанавливает, настраивает и запускает last30days — движок для исследований с открытым исходным кодом, который ищет информацию на Reddit, X, YouTube, Hacker…

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/last30days.py

АнализаторGitHubYouTubeМаркетингМедиа и видеотип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/last30days.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/last30days.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/last30days.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/last30days.py
  • 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
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4714 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 495 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.