SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF meituan-huisheng-coupon

Активируется, когда пользователь упоминает купоны, скидки, экономию денег, акции, распродажи, или хочет поесть/выпить молочный чай/кофе/хого/барбекю/японскую кухню и т.д. в ресторане, или когда речь идет о решениях для жизни, таких как доставка еды, путешествия, супермаркеты, развлечения и другие услуги, охватываемые Meituan, или когда задаются исследовательские вопросы вроде «Что есть поблизости?», «Где есть?» или «Какие сегодня акции?». Поддерживает получение купонов Meituan одним кликом, проверку сегодняшних акций, поиск товаров со скидкой поблизости и оформление заказа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户提到领券、优惠、省钱、活动、打折，或想吃饭/喝奶茶/喝咖啡/吃火锅/烧烤/日料等到店餐饮，或涉及外卖、酒旅、超市、休闲娱乐等美团覆盖的…»

当用户提到领券、优惠、省钱、活动、打折，或想吃饭/喝奶茶/喝咖啡/吃火锅/烧烤/日料等到店餐饮，或涉及外卖、酒旅、超市、休闲娱乐等美团覆盖的生活服务消费决策，或询问「附近有什么」「哪里有」「今天有什么活动」等探索型问题时触发。支持一键领取美团各品类优惠券、查询今日活动、搜索附近团购商品并下单。

ClawHub Agent Skills автор: meituan-lianmeng v0.1.4 MIT-0 21 файл · 14 скриптов тело ≈ 4 848 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 10 дн назад

Активируется, когда пользователь упоминает купоны, скидки, экономию денег, акции, распродажи, или хочет поесть/выпить молочный чай/кофе/хого/барбекю/японскую…

Как процесс F 34/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: <imageUrl>, <url>, activity_link

ПроцедураРазработкаИИ и агентыДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
34/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: <imageUrl>, <url>, activity_link
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Обфускация средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.

Автору

Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Обфускация obf-base64-blob scripts/mtuser-pt-passport-0.1.4.txt:1
    Длинный blob, похожий на base64
    H4sI…AAC/+x9eXNdx7Gf/s6nI…3SQ+GZAmgAlKJA+O6pX8+cuwA…3cM/ve09t0v0/lL+ktfXF2Xunkp/P64R…NqH/+MtFev+eLj7/l8vP/tZ/Qghn…DNt
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/mtuser-pt-passport-0.1.4.txt:1
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    H4sI…AAC/+x9eXNdx7Gf/s6nI…3SQ+GZAmgAlKJA+O6pX8+cuwA…3cM/ve09t0v0/lL+ktfXF2Xunkp/P64R…NqH/+MtFev+eLj7/l8vP/tZ/Qghn…DNt

Просканировано файлов: 21. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: <imageUrl>
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: <url>
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: activity_link
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: {payQrCodeImage}
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: {payUrl}

Процессный рейтинг: все десять параметров 34/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: <imageUrl>, <url>, activity_link
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): <imageUrl>, <url>, activity_link
  • 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
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4848 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 92
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -246 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -38 из 11 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 147 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 63 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 92 пунктов
  • +4Есть примеры (30 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Meituan coupon and ordering skill is mostly purpose-related, but it also stores sensitive account/location state and runs self-updating background infrastructure that deserves review before use.
LLM: suspicious (high) · 1 июн. 2026 г.