SKILLEMALL.ai

AC skylight-mcp

Читайте и управляйте своим семейным центром Skylight Calendar — событиями календаря, заданиями и звёздами наград, общими списками (продукты/дела) и планами питания. Активируется фразами вроде «проверь Skylight», «что в семейном календаре», «добавь событие в Skylight», «какие задания у [ребёнок]», «отметь [задание] как выполненное», «добавь молоко в список покупок», «что в нашем списке покупок», «что на ужин», «что в плане питания», «кто на экране Skylight» или любым запросом, касающимся рамки Skylight, семейного календаря, заданий, наград, общих списков или еды. Работает с вашей собственной учётной записью Skylight через email + пароль.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read and manage your Skylight Calendar family hub — calendar events, c…»

Read and manage your Skylight Calendar family hub — calendar events, chores and reward stars, shared lists (grocery/to-do), and meal plans. Triggers on phrases like "check Skylight", "what's on the family calendar", "add an event to Skylight", "what chores does [kid] have", "mark [chore] done", "add milk to the grocery list", "what's on our shopping list", "what's for dinner", "what's on the meal plan", "who's on the Skylight frame", or any request involving the Skylight frame, family calendar, chores, rewards, shared lists, or meals. Works against your own signed-in Skylight account via email + password.

ClawHub Agent Skills автор: chrischall v0.10.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 113 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 26 ч назад

Читайте и управляйте своим семейным центром Skylight Calendar — событиями календаря, заданиями и звёздами наград, общими списками (продукты/дела) и планами…

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

ПроцедураЛичная продуктивностьИИ 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
Ошибки и развилки вес 10
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
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1113 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

  • +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 10 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 612 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Skylight connector is purpose-aligned, but it asks users to run an unpinned third-party MCP package with reusable account credentials and exposes broad private family-data read/write capabilities.
LLM: suspicious (high) · 10 сент. 2026 г.