SKILLEMALL.ai

AC compass-mcp

Ищет объявления о недвижимости, детали объектов, фотографии, историю цен и разрешает адреса на Compass через MCP. Триггеры по фразам, таким как «find homes on compass in», «compass property details for», «compass photos for», «compass price history for», «resolve this address on compass», «compare these compass listings», «what does compass say about», или любой запрос, связанный с объектами, ценами или сравнениями на Compass. Требует установки compass-mcp и активного расширения fetchproxy (см. Настройку ниже).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Look up real-estate listings, property details, photos, price history,…»

Look up real-estate listings, property details, photos, price history, and resolve addresses on Compass via MCP. Triggers on phrases like "find homes on compass in", "compass property details for", "compass photos for", "compass price history for", "resolve this address on compass", "compare these compass listings", "what does compass say about", or any request involving Compass properties, prices, or comparisons. Requires compass-mcp installed and the fetchproxy extension active (see Setup below).

ClawHub Agent Skills автор: chrischall v0.11.7 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 675 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Ищет объявления о недвижимости, детали объектов, фотографии, историю цен и разрешает адреса на Compass через MCP.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
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 59/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1675 токенов
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 7 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 503 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Compass real-estate lookup helper that uses the user's signed-in browser session, with no artifact evidence of hidden collection, writes, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.