SKILLEMALL.ai

AC it_events

Находит новые предстоящие IT-мероприятия по всему миру на основе выбранных пользователем интересов и местоположения, избегает дубликатов и по запросу предоставляет официальные ссылки для регистрации или оплаты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Finds new upcoming IT events worldwide based on user-selected interest…»

Finds new upcoming IT events worldwide based on user-selected interests and location, avoids duplicates, and helps return official registration or payment links on request.

ClawHub Agent Skills автор: Denys Popov v1.0.2 MIT-0 4 файла · 2 скрипта тело ≈ 3 079 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Находит новые предстоящие IT-мероприятия по всему миру на основе выбранных пользователем интересов и местоположения, избегает дубликатов и по запросу…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Входы и предусловия вес 11
30
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 name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (it_events) не совпадает с папкой (searchitevents)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 36
  • 85Шаги. Шагов: 181, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3079 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 22. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +3Длина description 172 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 181 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
  • +2Инструкции двуязычные (RU + EN)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is not malicious, but it needs Review because it can create a persistent weekly OpenClaw cron job and has scoping/documentation gaps around that automation.
LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.