SKILLEMALL.ai

AB getbody

Выполняйте реальные физические задачи с помощью роботов. Используйте, когда пользователю нужно что-то сделать в физическом мире, чего он сам не может или не хочет делать — переместить тяжелые коробки или мебель, заняться садоводством, косить траву, пропалывать, убирать снег, чистить, приносить предметы, проверить место во время отсутствия, сортировать или осматривать вещи — даже если пользователь не упоминает роботов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Get real-world physical tasks done by robots. Use whenever the user ne…»

Get real-world physical tasks done by robots. Use whenever the user needs something done in the physical world that they can't or don't want to do themselves — moving heavy boxes or furniture, gardening, mowing, weeding, clearing snow, cleaning, fetching items, checking on a place while they're away, sorting or inspecting things — even if they never mention robots.

ClawHub Agent Skills автор: GetBody v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 757 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Выполняйте реальные физические задачи с помощью роботов.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ПроцедураЛюди и наймИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Инструменты и файлы вес 18
60
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: 2. 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 68/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 757 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 367 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill openly connects to GetBody for robot-task matching, but it can send sensitive physical-task details like location and timing to a third party before the user explicitly agrees.
    LLM: suspicious (high) · 11 окт. 2026 г.