SKILLEMALL.ai

BC ai-promo

Запрос информации о скидках на платформе больших языковых моделей. Активируется, когда пользователь упоминает скидки на токены, скидки на LLM, скидки на большие языковые модели, скидки на крабов, скидки на OpenClaw, бесплатные токены, рекомендации по заработку, рекомендации по скидкам, скидки для новых клиентов, временные скидки, бесплатные скидки, все скидки, подписка со скидкой, отправка скидки, отправка скидки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«查询大模型平台优惠信息。当用户提到 token优惠、llm优惠、大模型优惠、龙虾优惠、openclaw优惠、免费token、推荐赚钱、优惠推…»

查询大模型平台优惠信息。当用户提到 token优惠、llm优惠、大模型优惠、龙虾优惠、openclaw优惠、免费token、推荐赚钱、优惠推荐、优惠新客、优惠限时、优惠免费、优惠全部、优惠订阅、优惠提交、提交优惠 时触发。

ClawHub Agent Skills автор: l v0.1.1 MIT-0 8 файлов · 5 скриптов тело ≈ 541 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Запрос информации о скидках на платформе больших языковых моделей.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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: 8. 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 53/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 7
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 541 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)
  • +3Длина description 111: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed promo lookup, submission, and subscription tool, but it uses a remote service and persistent local identifiers that users should understand before installing.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.