SKILLEMALL.ai

BC fengshui-advisor

Консультант по анализу фэншуй, объединяющий две основные школы: Ба Чжай (Восемь Дворцов) и Сюань Кун Фэй Син (Летающие Звёзды). Рассчитывает личный卦 (гуа) по году рождения, совмещает с направлением дома для построения карты летающих звёзд, даёт рекомендации по благоприятным и неблагоприятным направлениям и планировке пространства. Активируется, когда пользователь упоминает «фэншуй», «Ба Чжай», «Летающие Звёзды», «личный卦», «планировка направлений», «домашний фэншуй», «офисный фэншуй». Расчёты основаны на детерминированных формулах + комплексной интерпретации LLM, без внешних API. Не применяется для: Ба Цзы, Цзы Вэй Доу Шу, Таро, Ци Мэнь Дунь Цзя и других областей → рекомендуется использовать маршрутизатор fortune-hub.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«风水分析顾问,融合八宅风水和玄空飞星两大理气派体系,通过出生年份计算本命卦, 结合房屋坐向排布飞星盘,给出吉凶方位和空间布局建议。当用户提及…»

风水分析顾问,融合八宅风水和玄空飞星两大理气派体系,通过出生年份计算本命卦, 结合房屋坐向排布飞星盘,给出吉凶方位和空间布局建议。当用户提及「风水」「八宅」 「飞星」「本命卦」「方位布局」「家居风水」「办公室风水」时触发。 计算为确定性公式 + LLM 综合解读,无外部 API 依赖。 不适用于:八字命理、紫微斗数、塔罗占卜、奇门遁甲等其他领域 → 建议使用 fortune-hub 路由。

ClawHub Agent Skills автор: eamanc v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 284 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Консультант по анализу фэншуй, объединяющий две основные школы: Ба Чжай (Восемь Дворцов) и Сюань Кун Фэй Син (Летающие Звёзды).

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

ИнтеграцияИнфраструктураИИ 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: 4. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "clawhub-slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "clawhub-owner"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

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: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1284 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
  • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 196 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a Markdown-only feng shui advisor with disclosed local memory use and no evidence of hidden code, network access, credential access, exfiltration, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.