SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF umi-booking

Дерматологическая клиника UMI в Мендоне — профессиональная дерматологическая клиника UMI в Мендоне, Сеул, предлагающая уход за кожей и косметологические процедуры.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«明洞优美皮肤科 — 首尔明洞优美(UMI)皮肤科，专业皮肤护理与医美项目…»

明洞优美皮肤科 — 首尔明洞优美(UMI)皮肤科，专业皮肤护理与医美项目

ClawHub Agent Skills автор: BeautsGO v1.0.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 108 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 34 ч назад

Дерматологическая клиника UMI в Мендоне — профессиональная дерматологическая клиника UMI в Мендоне, Сеул, предлагающая уход за кожей и косметологические…

Как процесс F 28/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/booking.tpl

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
49
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/booking.tpl
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение description-short description короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/booking.tpl
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "entry"

Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/booking.tpl
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): templates/booking.tpl
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (umi-booking) не совпадает с папкой (umi-clinic-booking)
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 108 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)
  • +3Длина description 36: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 49.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This clinic-booking skill is purpose-aligned, but needs review because it can submit appointment details and contact information to external APIs without an in-flow confirmation and includes hardcoded API tokens.
LLM: suspicious (high) · 17 июн. 2026 г.