SKILLEMALL.ai

BC ccdb

Запрос, сравнение и сопоставление коэффициентов выбросов углерода CCDB от Carbonstop. Используется, когда пользователю нужны фактические коэффициенты выбросов (emission factor) для таких видов деятельности и материалов, как электроэнергия, природный газ, дизельное топливо, бензин, уголь, цемент, сталь, алюминий, пластмассы, транспорт, упаковка или продукты питания, или когда он ищет и выбирает коэффициенты для углеродного следа продукта (PCF / carbon footprint), корпоративного учета углерода и оценки жизненного цикла (LCA). Поддерживает поиск по стране/региону, году и другим условиям, проверку единиц измерения, границ системы, технических спецификаций и источников данных, а также сравнение применимости выбранных коэффициентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«碳阻迹(Carbonstop)CCDB 碳排放因子与排放系数查询、比较和匹配。当用户需要电力、天然气、柴油、汽油、煤炭、水泥、钢材、铝材、塑…»

碳阻迹(Carbonstop)CCDB 碳排放因子与排放系数查询、比较和匹配。当用户需要电力、天然气、柴油、汽油、煤炭、水泥、钢材、铝材、塑料、运输、包装或食品等活动与材料的真实排放因子(emission factor),或为产品碳足迹(PCF / carbon footprint)、企业碳核算及生命周期评价(LCA)查找和选择因子时使用。支持按国家/地区、年份等条件检索,核对单位、系统边界、技术规格及数据来源,并比较候选因子的适用性。

ClawHub Agent Skills автор: Carbonstop | 碳阻迹 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 947 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Запрос, сравнение и сопоставление коэффициентов выбросов углерода CCDB от Carbonstop.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияGitHubИИ и агентыДизайнРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 947 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 220 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill’s CCDB lookup instructions are coherent, but it asks users to globally install a changing third-party CLI, so it should be reviewed before use.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 8 сент. 2026 г.