SKILLEMALL.ai

AB water-purifier-buying-consultant

Помогает пользователям выбрать фильтр для воды, задавая вопросы об источнике воды, размере домохозяйства, загрязнителях и использовании, чтобы определить нужную технологию очистки, скорость потока и сертификаты — с учетом региона, без привязки к бренду.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Guide users buying a water purifier through source water, household si…»

Guide users buying a water purifier through source water, household size, contaminant, and usage questions to determine the exact purification technology, flow rate, and certifications they need — region-aware, brand-neutral.

ClawHub Agent Skills автор: Arbaz Asif v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 5 094 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Помогает пользователям выбрать фильтр для воды, задавая вопросы об источнике воды, размере домохозяйства, загрязнителях и использовании, чтобы определить…

Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

СправочникИнфраструктураМаркетингтип 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
77/100
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 ≈ 5094 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 77/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5094 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 76
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, 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
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

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 225 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 76 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 markdown-only water purifier buying guide that asks relevant questions and gives product research advice, without code execution or hidden data access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.