SKILLEMALL.ai

BF elderly-fall-detection-analysis

Использует технологию зрения и радара для бесконтактного обнаружения падений. Активирует сигнализацию за секунды и подходит для мониторинга безопасности пожилых людей, живущих одних дома. | 老人跌倒检测技能,视觉/雷达无感识别摔倒倒地,秒级触发报警,适用于独居老人居家安全监测场景

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Utilizes vision and radar technology for contactless detection of fall…»

Utilizes vision and radar technology for contactless detection of falls. It triggers alarms within seconds and is suitable for home safety monitoring of elderly people living alone. | 老人跌倒检测技能,视觉/雷达无感识别摔倒倒地,秒级触发报警,适用于独居老人居家安全监测场景

ClawHub Agent Skills автор: smyx-skills v1.0.14 MIT-0 30 файлов тело ≈ 1 255 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Использует технологию зрения и радара для бесконтактного обнаружения падений.

Как процесс F 30/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
30/100
Не запустится
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: 30. 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 30/100

  • 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
  • 25Шаги. Шагов: 1
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (elderly-fall-detection-analysis) не совпадает с папкой (smyx-elderly-fall-detection-analysis)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1255 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -255 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 229 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches fall-detection analysis, but it handles sensitive home media, account identity, and stored tokens with under-disclosed cloud and local persistence behavior.
LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.