SKILLEMALL.ai

AC Luma Events Enhanced

Получайте информацию о предстоящих событиях из Luma (lu.ma) для любого города. Используйте, когда пользователь спрашивает о технологических мероприятиях, встречах стартапов, сетевых мероприятиях, конференциях или событиях, происходящих в городах по всему миру. Возвращает события с подробностями, включая место проведения, дату, организаторов, статус билетов и ссылки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch upcoming events from Luma (lu.ma) for any city. Use when the use…»

Fetch upcoming events from Luma (lu.ma) for any city. Use when the user asks about tech events, startup meetups, networking events, conferences, or things happening in cities around the world. Returns events with details including venue, date, hosts, ticket status, and links.

ClawHub Agent Skills автор: pepe v1.1.1 3 файла тело ≈ 1 069 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Получайте информацию о предстоящих событиях из Luma (lu.ma) для любого города. Используйте, когда пользователь спрашивает о технологических мероприятиях…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, отчётность по ходу

ПроцедураПоддержка клиентовТексты и документытип 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
C
61/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Luma Events Enhanced) не совпадает с папкой (luma-enhanced)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1069 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 276 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill fetches public Luma event listings and stores recent results in a clearly disclosed local workspace cache.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.