SKILLEMALL.ai

BC ziwei-fortune

Анализатор карт судьбы Цзы Вэй Доу Шу. На основе классической системы Цзы Вэй Доу Шу, с помощью даты и времени рождения по лунному календарю рассчитывает 12 дворцов карты судьбы, размещает 14 главных звезд, летучие звезды Сы Хуа, раскрывая особенности характера и жизненный путь. Активируется, когда пользователь упоминает «Цзы Вэй Доу Шу», «анализ карты судьбы», «построение карты Цзы Вэй», «Доу Шу», «14 главных звезд». Построение карты — это комбинация детерминированного алгоритма и комплексной интерпретации LLM, без зависимости от внешних API. Не применяется для: гороскопов, гаданий Ба Цзы, Таро, нумерологии, ведической астрологии и других областей → рекомендуется использовать маршрутизатор fortune-hub.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«紫微斗数命盘分析器,基于紫微斗数经典体系,通过农历出生年月日时推算命盘十二宫、 安十四主星、四化飞星,揭示命格特质与人生走向。当用户提及「紫…»

紫微斗数命盘分析器,基于紫微斗数经典体系,通过农历出生年月日时推算命盘十二宫、 安十四主星、四化飞星,揭示命格特质与人生走向。当用户提及「紫微斗数」「命盘分析」 「紫微排盘」「斗数」「十四主星」时触发。排盘为确定性算法 + LLM 综合解读,无外部 API 依赖。 不适用于:星座运势、八字命理、塔罗占卜、数字命理、吠陀占星等其他领域 → 建议使用 fortune-hub 路由。

ClawHub Agent Skills автор: eamanc v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 239 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализатор карт судьбы Цзы Вэй Доу Шу.

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: 27
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1239 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
  • -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 190 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 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 fortune-chart instruction skill that stores birth details locally for reuse, which is privacy-relevant but disclosed and aligned with its purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.