SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB lab-inventory-predictor

Прогнозирует время окончания запасов критически важных лабораторных реагентов на основе частоты их использования в прошлом и автоматически создает оповещения о покупке, когда запасы падают ниже безопасного уровня.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Predict depletion time of critical lab reagents based on historical us…»

Predict depletion time of critical lab reagents based on historical usage frequency, and automatically generate purchase alerts when stock falls below safety thresholds.

ClawHub Agent Skills автор: AIpoch v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 066 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Прогнозирует время окончания запасов критически важных лабораторных реагентов на основе частоты их использования в прошлом и автоматически создает оповещения…

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск

ГенераторИнфраструктуратип 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
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
Инструменты и файлы вес 18
60
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill-author"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "status"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100

    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 43
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2066 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 169 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill appears to be a legitimate local lab-inventory tool, but its code does not enforce the workspace path limits that its documentation promises.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.