SKILLEMALL.ai

BC 卡路里追踪服务

Сервер MCP для отслеживания ежедневного потребления калорий через естественный язык, предоставляющий функции записи приемов пищи, ежедневных сводок, генерации еженедельных отчетов и поиска продуктов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«一款通过自然语言交互追踪每日卡路里摄入量的MCP服务器,提供餐食记录、每日总结、周报生成和食物搜索功能。…»

一款通过自然语言交互追踪每日卡路里摄入量的MCP服务器,提供餐食记录、每日总结、周报生成和食物搜索功能。

ClawHub Agent Skills автор: Ning Cai v1.0.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 681 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сервер MCP для отслеживания ежедневного потребления калорий через естественный язык, предоставляющий функции записи приемов пищи, ежедневных сводок, генерации…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикаТексты и документыИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 7. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (卡路里追踪服务) не совпадает с папкой (xby-ccxt)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 681 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Длина description 52: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a calorie-tracking skill, but it handles API keys and sends data to an external service while retaining mismatched Gaokao/school-search artifacts that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 3 июл. 2026 г.