SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD professional-vn-aqi-node-engine

Высокопроизводительная реализация Node.js для мониторинга индексов качества воздуха Вьетнама. Включает расширенную устойчивость к ошибкам, локализованное отображение городов и получение данных об окружающей среде по нескольким параметрам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«High-performance Node.js implementation for monitoring Vietnamese Air…»

High-performance Node.js implementation for monitoring Vietnamese Air Quality Indexes. Features advanced error resilience, localized city mapping, and multi-parameter environmental data retrieval.

ClawHub Agent Skills автор: buihieu v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 391 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Высокопроизводительная реализация Node.js для мониторинга индексов качества воздуха Вьетнама. Включает расширенную устойчивость к ошибкам, локализованное…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураИнфраструктуратип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url aqi-hanoi.js:33
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
    const url = `https://api.waqi.info/feed/${encodeURIComponent(citySlug)}/?token=${WAQI_TOKEN}`;
    заглушка

Просканировано файлов: 3. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (professional-vn-aqi-node-engine) не совпадает с папкой (js-hanoi-air)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 391 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 196 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a narrow air-quality lookup skill that sends a requested city to WAQI and prints AQI data.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.