SKILLEMALL.ai

AD housing-price-data

Извлекает официальные данные Национального бюро статистики Китая по индексу цен на жилую недвижимость в 70 городах. Используйте, когда пользователи спрашивают о 房价指数, тенденциях на рынке жилья, 环比, 同比, 定基, 新建商品住宅, 二手住宅 или недавнем изменении цен на жилье для любого из 70 крупных городов, таких как 北京, 上海, 广州, 深圳, 武汉.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch official Chinese 70-city residential property price index data f…»

Fetch official Chinese 70-city residential property price index data from the National Bureau of Statistics (国家统计局). Use when users ask about 房价指数, housing trends, 环比, 同比, 定基, 新建商品住宅, 二手住宅, or recent housing price movement for any of the 70 major cities such as 北京, 上海, 广州, 深圳, 武汉.

ClawHub Agent Skills автор: Fangtianwd v2.2.3 MIT-0 14 файлов тело ≈ 426 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Извлекает официальные данные Национального бюро статистики Китая по индексу цен на жилую недвижимость в 70 городах.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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

    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: 12. 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 46/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 41
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 426 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
    • -34 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 281 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill fetches public Chinese housing price index data and optionally writes user-requested chart or report files; I found no hidden, deceptive, credential-seeking, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.