SKILLEMALL.ai

BB traffic-impact-analysis-report-drafter

Используйте этот навык, когда инженер или планировщик транспорта хочет составить или проверить анализ влияния дорожного движения для предлагаемого проекта. Охватывает определение масштаба агентства, генерацию поездок ITE, уровень обслуживания HCM, сценарии без строительства/со строительством, очереди, обоснование поворотных полос, смягчение последствий и границы штампа PE/PTOE.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when a transportation engineer or planner wants to draf…»

Use this skill when a transportation engineer or planner wants to draft or review a Traffic Impact Analysis for a proposed development. Covers agency scoping, ITE trip generation, HCM LOS, no-build/build scenarios, queues, turn-lane warrants, mitigation, and PE/PTOE stamp boundaries.

ClawHub Agent Skills автор: devasher v0.1.2 MIT-0 4 файла тело ≈ 5 350 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык, когда инженер или планировщик транспорта хочет составить или проверить анализ влияния дорожного движения для предлагаемого проекта.

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5350 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5350 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 90, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 16. 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)
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 284 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 90 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a markdown-only drafting aid for traffic impact reports with clear professional-review safeguards and no hidden or executable behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.