SKILLEMALL.ai

AC pet-sitter-intake

Генерируйте профессиональные PDF-формы для приема клиентов для бизнеса по уходу за домашними животными. Используйте, когда ситтеру, выгульщику собак, владельцу приюта для животных или специалисту по уходу за животными требуется форма для приема клиентов, анкета для адаптации или лист информации о животном. Триггерные фразы: "создать форму приема", "форма для нового клиента для моего бизнеса по уходу за животными", "анкета для ситтера", "форма приема для передержки". Поддерживает заполняемые PDF-файлы, пользовательские цветовые темы, формы для нескольких животных, разделы доступа к дому и шаблоны для конкретных услуг.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate professional PDF client intake forms for pet sitting business…»

Generate professional PDF client intake forms for pet sitting businesses. Use when a pet sitter, dog walker, pet boarder, or pet care professional needs a client intake form, onboarding questionnaire, or pet information sheet. Trigger phrases: "create intake form", "new client form for my pet sitting business", "pet sitter questionnaire", "boarding intake form". Supports fillable PDFs, custom color themes, multi-pet forms, home access sections, and service-specific templates.

ClawHub Agent Skills автор: bnathan v5.0.1 12 файлов тело ≈ 1 715 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерируйте профессиональные PDF-формы для приема клиентов для бизнеса по уходу за домашними животными.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 68
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1715 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 480 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill locally creates pet-sitting intake PDFs; its sensitive home-access fields are disclosed and relevant, but completed forms should be handled carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.