AC penny-web-search
Поиск в интернете и структурированный поиск по местным компаниям/местам в реальном времени с использованием PennyAPI через x402. Используйте для свежих результатов поиска в интернете, недавних фактов, текущих событий, исследований, проверки, фактчекинга, а также для поиска компаний, ресторанов, магазинов, услуг, местных лидов, адресов, рейтингов, телефонных номеров, веб-сайтов и координат. Penny стоит 0,004 доллара за вызов на Base USDC. ТРИГГЕРЫ: поиск в интернете, текущая информация, последние, недавние, актуальные, проверка онлайн, фактчекинг, исследование, результаты поиска в интернете, последние новости, поиск компаний, местные компании, рестораны поблизости, кофейни, магазины поблизости, услуги поблизости, местные лиды, телефон компании, веб-сайт компании, рейтинги компаний, адрес компании, места, координаты.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Real-time web search and structured local-business/Places search using…»
Real-time web search and structured local-business/Places search using PennyAPI over x402. Use for fresh web results, recent facts, current events, research, verification, fact checking, and for finding businesses, restaurants, stores, services, local leads, addresses, ratings, phone numbers, websites, and coordinates. Penny costs $0.004 per call on Base USDC. TRIGGERS: search the web, current information, latest, recent, up-to-date, verify online, fact check, research, web results, breaking developments, find businesses, local businesses, restaurants near, coffee shops, stores near, services near, nearby businesses, local leads, business phone, business website, business ratings, business address, places, coordinates.
Поиск в интернете и структурированный поиск по местным компаниям/местам в реальном времени с использованием PennyAPI через x402.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 26
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 769 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 728 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.