SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD jlm-coffee

Ищите специализированные кофейни Иерусалима по названию, удобствам, рейтингам и часам работы. Используйте, когда пользователь спрашивает о "кофе в Иерусалиме", "кафе в Иерусалиме", "בית קפה בירושלים", "קפה בירושלים", "специализированный кофе Иерусалим", "где взять кофе в Иерусалиме", "кафе для собак в Иерусалиме", "кафе с ноутбуком в Иерусалиме", "кофе открыто сейчас в Иерусалиме".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search Jerusalem specialty coffee shops by name, amenities, ratings, a…»

Search Jerusalem specialty coffee shops by name, amenities, ratings, and opening hours. Use when user asks about "coffee in Jerusalem", "Jerusalem cafe", "בית קפה בירושלים", "קפה בירושלים", "specialty coffee Jerusalem", "where to get coffee in Jerusalem", "dog-friendly cafe Jerusalem", "laptop cafe Jerusalem", "open now coffee Jerusalem".

ClawHub Agent Skills автор: alexpolonsky v2.1.0 3 файла тело ≈ 959 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Ищите специализированные кофейни Иерусалима по названию, удобствам, рейтингам и часам работы.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGoogle DocsИнфраструктуратип 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%
99
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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

    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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/jlm-coffee.py:16
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      DOC_ID = "1Bfs…cuM"
      в кавычках

    Просканировано файлов: 3. 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 43/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 959 токенов

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 340 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward Jerusalem coffee-shop lookup tool that fetches public data and briefly caches it locally.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.