AB moodtrip-hotel-search
Ищите, сравнивайте, оценивайте и передавайте бронирования отелей с помощью сервера MoodTrip.ai MCP (api.moodtrip.ai). Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь упоминает отели, проживание, пребывание, бронирование поездок, поиск отелей, сравнение отелей, отзывы об отелях, цены на отели или что-либо, связанное с поиском или бронированием места для проживания. Также активируйте, когда пользователь спрашивает об удобствах отеля, типах номеров, логистике заезда/выезда, направлениях поездок с потребностями в проживании или говорит что-то вроде «найди мне отель», «где мне остановиться», «забронируй номер», «рекомендации по отелям» или «сравни отели». Этот навык подключается к серверу MoodTrip MCP, который предоставляет информацию об инвентаре отелей в реальном времени, цены, семантический поиск, отзывы и передачу ссылок на бронирование через LiteAPI.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search, compare, evaluate, and hand off hotel bookings using the MoodT…»
Search, compare, evaluate, and hand off hotel bookings using the MoodTrip.ai MCP server (api.moodtrip.ai). Use this skill whenever the user mentions hotels, accommodation, lodging, stays, travel bookings, hotel search, hotel comparison, hotel reviews, hotel pricing, or anything related to finding or booking a place to stay. Also trigger when the user asks about hotel amenities, room types, check-in/check-out logistics, travel destinations with accommodation needs, or says things like "find me a hotel", "where should I stay", "book a room", "hotel recommendations", or "compare hotels". This skill connects to the MoodTrip MCP server which provides real-time hotel inventory, pricing, semantic search, reviews, and booking link handoff via LiteAPI.
Ищите, сравнивайте, оценивайте и передавайте бронирования отелей с помощью сервера MoodTrip.ai MCP (api.moodtrip.ai). Используйте этот навык всякий раз, когда…
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 3. 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 66/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 22, расплывчатых формулировок: 1
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2199 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 753 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.