SKILLEMALL.ai

AC open-meteo

Получает прогнозы погоды через API Open-Meteo (бесплатно, без API-ключа). Используйте, когда: пользователь спрашивает о погоде, температуре, вероятности дождя, УФ-индексе, ветре или прогнозах для любого места. Предоставляет текущие условия, почасовые прогнозы и 7-дневные ежедневные прогнозы с вероятностью осадков, ощущаемой температурой, УФ-индексом, восходом/закатом. Также генерирует виджет Weather Strip SVG для ежедневного дайджеста. Стандартный навык погоды — заменяет wttr.in.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Get weather forecasts via Open-Meteo API (free, no API key). Use when:…»

Get weather forecasts via Open-Meteo API (free, no API key). Use when: user asks about weather, temperature, rain probability, UV index, wind, or forecasts for any location. Provides current conditions, hourly forecasts, and 7-day daily forecasts with precipitation probability, feels-like temp, UV index, sunrise/sunset. Also generates Weather Strip SVG widget for the daily digest. Default weather skill — replaces wttr.in.

ClawHub Agent Skills автор: pete dapkus v1.0.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 974 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Получает прогнозы погоды через API Open-Meteo (бесплатно, без API-ключа).

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

ИнтеграцияДанные и аналитикатип 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
C
59/100
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

    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: 4. 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 59/100

    • 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
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 974 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

    • +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
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 425 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed weather utility that fetches Open-Meteo forecasts and can optionally generate a local weather widget.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.