SKILLEMALL.ai

AC local-business-discovery-and-mapping

Поиск и картографирование местных предприятий: поиск ближайших мест или по текстовому запросу. Более 30 фильтров категорий. Используйте, когда агенту требуется поиск и картографирование местных предприятий, поиск и рекомендации местных предприятий для планирования поездок, поиск ресторанов и заведений питания для приложений планирования питания, поиск медицинских учреждений для каталогов медицинских услуг, поиск розничных магазинов для помощи в покупках, геокодирование, адреса, поиск поблизости через удаленные вызовы инструментов, размещенных AgentPMT.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Local Business Discovery and Mapping: Search for nearby places or by t…»

Local Business Discovery and Mapping: Search for nearby places or by text query. 30+ category filters. Use when an agent needs local business discovery and mapping, local business discovery and recommendations for travel planning, restaurant and dining venue search for meal planning applications, healthcare facility location for medical service directories, retail store finding for shopping assistance, geocode, address, nearby search through AgentPMT-hosted remote tool calls.

ClawHub Agent Skills автор: AgentPMT v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 4 138 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 33 ч назад

Поиск и картографирование местных предприятий: поиск ближайших мест или по текстовому запросу.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4138 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 73, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 480 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward mapping and place-search skill that uses AgentPMT and Google Maps for location lookups, with privacy considerations but no hidden or destructive behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 июн. 2026 г.