SKILLEMALL.ai

AB recipe-scout

Находите и нормализуйте китайские рецепты (中餐菜谱) из структурированных источников, затем экспортируйте чистые заметки рецептов в Obsidian markdown. Предпочитайте стабильные сайты с рецептами социальным постам; используйте 小红书 только для вдохновения/резервного варианта. Используйте, когда пользователь запрашивает: китайские рецепты / 中餐菜谱, "как приготовить X" / 做法, идеи блюд, домашние блюда, приготовление в будни, сбор/курирование рецептов или создание заметок рецептов в Obsidian.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Find and normalize Chinese recipes (中餐菜谱) from structured sources firs…»

Find and normalize Chinese recipes (中餐菜谱) from structured sources first, then export clean recipe notes to Obsidian markdown. Prefer stable recipe sites over social posts; use 小红书 only for inspiration/fallback. Use when user asks for: Chinese recipes / 中餐菜谱, "how to cook X" / 做法, meal ideas, home-style dishes, weeknight cooking, recipe collection / curation, or recipe note creation in Obsidian.

ClawHub Agent Skills автор: Yinliang Chen v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 961 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Находите и нормализуйте китайские рецепты (中餐菜谱) из структурированных источников, затем экспортируйте чистые заметки рецептов в Obsidian markdown.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураObsidianИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 5. 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 72/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 39
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 961 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 397 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent recipe-research skill that can optionally save recipe notes, with no evidence of hidden or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.