SKILLEMALL.ai

AC homes-mcp

Ищет объявления о недвижимости, детали объектов, историю цен/налогов, рыночные отчеты, сохраненные дома и фотогалереи на homes.com через MCP. Активируется фразами вроде «найти дома на homes.com в», «детали объекта homes.com для», «что говорит homes.com о», «история цен homes.com для» или любым запросом, связанным с объектами, ценами, историей или фотографиями на homes.com. Требует установленного homes-mcp и активного расширения fetchproxy (см. Настройку ниже).

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

Look up real-estate listings, property details, price/tax history, market reports, saved homes, and photo galleries on homes.com via MCP. Triggers on phrases like "find homes on homes.com in", "homes.com property details for", "what does homes.com say about", "homes.com price history for", or any request involving homes.com properties, prices, history, or photos. Requires homes-mcp installed and the fetchproxy extension active (see Setup below).

ClawHub Agent Skills автор: chrischall v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 787 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 24 ч назад

Ищет объявления о недвижимости, детали объектов, историю цен/налогов, рыночные отчеты, сохраненные дома и фотогалереи на homes.com через MCP. Активируется…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураGitHubAWSИИ 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
54/100
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")
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 55, 56): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

  • 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: 3, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 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: 32
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1787 токенов

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 449 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is mostly clear about being a Homes.com lookup assistant, but it relies on a signed-in browser session and can access private saved homes or searches without clear consent boundaries.
LLM: suspicious (medium) · 8 июл. 2026 г.