SKILLEMALL.ai

AD apartment-cleaning

Забронируйте профессиональную уборку квартиры в Сан-Франциско через REST API claw.cleaning. Используйте, когда кто-то хочет забронировать, запланировать или узнать о услугах уборки квартир, доступности уборки, ценах на уборку или записи на уборку. Ставка составляет 40 долларов в час. Любой день недели с 05.05.2026 или позже; до этого только по субботам и воскресеньям. Только адреса в Сан-Франциско. Оплата не взимается заранее — клиенты платят уборщику наличными или картой на встрече. Обрабатывает полный процесс: проверка доступности, сбор деталей, подтверждение бронирования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Book a professional apartment cleaning in San Francisco via the claw.c…»

Book a professional apartment cleaning in San Francisco via the claw.cleaning REST API. Use when someone wants to book, schedule, or inquire about apartment cleaning services, cleaning availability, cleaning prices, or cleaning appointments. Rate is $40/hour. Any day of the week on/after 2026-05-05; Saturdays and Sundays only before then. SF addresses only. No payment is collected up front — customers pay the cleaner in cash or card at the appointment. Handles the full flow: check availability, collect details, confirm booking.

ClawHub Agent Skills автор: cnnrobrn v1.0.7 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 192 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Забронируйте профессиональную уборку квартиры в Сан-Франциско через REST API claw.cleaning. Используйте, когда кто-то хочет забронировать, запланировать или…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

    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: 3. 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 49/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (apartment-cleaning) не совпадает с папкой (claw-cleaning)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 34
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1192 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +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
    • +3Длина description 533 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward cleaning-booking helper, but it sends booking details including name, email, and home address to claw.cleaning after confirmation.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.