SKILLEMALL.ai

AC opentable-mcp

Управление бронированиями OpenTable через MCP — поиск ресторанов, проверка доступности слотов, бронирование столиков, просмотр/отмена бронирований и управление избранным. Активируется по фразам вроде «забронировать столик на OpenTable», «найди мне бронирование в», «какие у меня бронирования OpenTable», «отменить мое OpenTable», «добавить в мои избранные OpenTable», «что доступно на ужин сегодня вечером в» или любому запросу, связанному с бронированием ресторанов OpenTable. Требуется установленный opentable-mcp и запущенное расширение браузера fetchproxy во вкладке opentable.com с выполненным входом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage OpenTable reservations via MCP — search restaurants, check slot…»

Manage OpenTable reservations via MCP — search restaurants, check slot availability, book tables, list/cancel reservations, and manage favorites. Triggers on phrases like "book a table on OpenTable", "find me a reservation at", "what OpenTable reservations do I have", "cancel my OpenTable", "add to my OpenTable favorites", "what's available for dinner tonight at", or any request involving OpenTable restaurant reservations. Requires opentable-mcp installed and the fetchproxy browser extension running in a signed-in opentable.com tab.

ClawHub Agent Skills автор: chrischall v0.15.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 880 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Управление бронированиями OpenTable через MCP — поиск ресторанов, проверка доступности слотов, бронирование столиков, просмотр/отмена бронирований и…

Как процесс C 60/100 · 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
60/100
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 60/100

  • 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: 6, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2880 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 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 538 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a clearly disclosed OpenTable reservation helper, but users should understand it can act on their real signed-in OpenTable session.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.