SKILLEMALL.ai

AB ergonomic-chair-buying-consultant

Помогает покупателям эргономичных кресел разобраться с вопросами о высоте, весе, осанке и использовании, чтобы определить точный размер сиденья, поддержку поясницы и характеристики подлокотников, которые им нужны — без коммерческого уклона.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Guide ergonomic chair buyers through height, weight, posture, and usag…»

Guide ergonomic chair buyers through height, weight, posture, and usage questions to determine the exact seat size, lumbar support, and armrest specs they need — no sales bias.

ClawHub Agent Skills автор: Arbaz Asif v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 6 696 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помогает покупателям эргономичных кресел разобраться с вопросами о высоте, весе, осанке и использовании, чтобы определить точный размер сиденья, поддержку…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
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

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6696 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

  • 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), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6696 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 107, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 11, 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

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 176 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 107 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a non-executable chair-buying advice skill that asks relevant fit questions and gives spec-first recommendations, with no hidden code or data access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.