SKILLEMALL.ai

AD weather-plus

Запрос информации о погоде в городах Китая и предоставление рекомендаций по одежде. Использует данные с сайта weather.com.cn. Используйте, когда: пользователь спрашивает о погоде, температуре, рекомендациях по одежде, прогнозе погоды, подготовке к поездке и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«查询中国城市天气信息并提供穿衣建议。使用中国天气网 (weather.com.cn) 数据。Use when: 用户询问天气、温度、穿衣建议…»

查询中国城市天气信息并提供穿衣建议。使用中国天气网 (weather.com.cn) 数据。Use when: 用户询问天气、温度、穿衣建议、天气预报、出行天气准备等场景。

ClawHub Agent Skills автор: chenchaoqun v1.0.3 MIT-0 5 файлов тело ≈ 695 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Запрос информации о погоде в городах Китая и предоставление рекомендаций по одежде.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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

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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 14: description: 查询中国城市天气信息并提供穿衣建议。使用中国天气网 (weather.com.cn) 数据。Use when: 用户询问天气、温度、… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

    • 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 (weather-plus) не совпадает с папкой (weather-plus-cn)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 33
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 695 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 86: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The artifacts describe a coherent ClawHub/Convex maintainer toolset with disclosed powerful actions and no evidence of hidden data theft or unrelated destructive behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.