SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB errand-ai

Отправка реального человека в физическое место в Сеуле (район Каннам) для проверки, фотографирования, верификации, ожидания в очереди или получения чего-либо, с последующим получением GPS-данных и фотоподтверждения. Используйте, когда пользователю нужны глаза или руки на месте — «этот магазин открыт?», «какая длина очереди?», «сфотографируй меню», «есть ли товар на полке?».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Send a real person to a physical place in Seoul (Gangnam area) to chec…»

Send a real person to a physical place in Seoul (Gangnam area) to check, photograph, verify, queue, or pick something up, and get GPS+photo evidence back. Use when the user needs eyes or hands on site — "is this store open?", "how long is the line?", "take a photo of the menu", "is the product on the shelf?".

ClawHub Agent Skills автор: Chloe Park v2.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 434 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Отправка реального человека в физическое место в Сеуле (район Каннам) для проверки, фотографирования, верификации, ожидания в очереди или получения чего-либо…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип 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
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Результат и критерий готовности вес 14
40
Инструменты и файлы вес 18
60
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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:81
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -s https://errand.be/api/v1/capabilities -H "Authorization: Bearer $ERRANDAI_API_KEY"
      vendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:125
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -s https://errand.be/api/v1/dispatches/$DISPATCH_ID -H "Authorization: Bearer $ERRANDAI_API_KEY"
      vendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:136
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -s https://errand.be/api/v1/dispatches/$DISPATCH_ID/result -H "Authorization: Bearer $ERRANDAI_API_KEY"
      vendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:161
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -s -X POST https://errand.be/api/v1/dispatches/$DISPATCH_ID/cancel -H "Authorization: Bearer $ERRANDAI_API_KEY"
      vendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:168
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -s https://errand.be/api/v1/dispatches -H "Authorization: Bearer $ERRANDAI_API_KEY"
      vendor-host

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2434 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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

    • +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
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 310 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed Errand API integration for dispatching a real worker in limited Seoul areas, with explicit price confirmation required before spending money.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 сент. 2026 г.