SKILLEMALL.ai

BD AI营养师

Полноценный ИИ-консультант по питанию. Охватывает 7 основных модулей: персонализированные планы питания → управление питанием при хронических заболеваниях → диетотерапия по традиционной китайской медицине → спортивное питание → углубленный анализ питательных веществ → питание для особых групп → оптимизация сочетания продуктов. Введите профиль пользователя и цели, чтобы автоматически сгенерировать персонализированные планы питания, анализ питательных веществ, рекомендации по продуктам и интерактивный HTML-отчет с визуализацией. Триггеры: диетолог, план питания, диета для похудения, диета для набора мышечной массы, диета при диабете, диета при гипертонии, диета при подагре, диетотерапия по ТКМ, коррекция конституции тела, питание при беременности, детское питание, питание для пожилых, спортивное питание, дефицит витаминов,查询 питательных веществ, сочетание продуктов, как есть, что есть.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI全维度营养顾问。覆盖个性化饮食方案→慢病营养管理→中医体质食疗→运动营养→营养素深度解读→特殊人群营养→食物搭配优化7大模块。输入用户画…»

AI全维度营养顾问。覆盖个性化饮食方案→慢病营养管理→中医体质食疗→运动营养→营养素深度解读→特殊人群营养→食物搭配优化7大模块。输入用户画像和目标,自动生成个性化饮食方案、营养素分析、食物推荐和交互式HTML可视化报告。触发词:营养师、饮食方案、减肥食谱、增肌饮食、糖尿病饮食、高血压饮食、痛风饮食、中医食疗、体质调理、孕期营养、儿童营养、老人营养、运动营养、维生素缺乏、营养素查询、食物搭配、怎么吃、吃什么。

ClawHub Agent Skills автор: bettermen v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 873 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 31 ч назад

Полноценный ИИ-консультант по питанию.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Read Write Edit Bash WebSearch WebFetch

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "location"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (AI营养师) не совпадает с папкой (ai-nutritionist)
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 45
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 873 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 206 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This nutrition skill appears purpose-built and not malicious, but it stores health-related profile data and requests broad agent tools without enough user controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 22 июн. 2026 г.