SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC travel-personality-test

Используйте, когда пользователь хочет пройти тест на туристическую личность, исследовать свой стиль путешествий или получить рекомендации по путешествиям на основе личности. Триггерные слова включают «тест на туристическую личность», «узнай, какой я путешественник», «стиль путешествий», «куда мне поехать», «рекомендации по туристическим направлениям», «хочу поехать в ближайшее время».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户想做旅行人格测试、探索自己的旅行风格、或获取基于人格的旅行推荐时使用。触发词包括"旅行人格测试"、"测测我是什么旅行者"、"旅行风格"…»

当用户想做旅行人格测试、探索自己的旅行风格、或获取基于人格的旅行推荐时使用。触发词包括"旅行人格测试"、"测测我是什么旅行者"、"旅行风格"、"适合去哪玩"、"推荐旅行目的地"、"最近想出去玩"。

ClawHub Agent Skills автор: Gwhite-qi v1.1.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 812 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Триггерные слова включают «тест на туристическую личность», «узнай, какой я путешественник», «стиль путешествий», «куда мне поехать», «рекомендации по…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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: 7. 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 53/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 119
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1812 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 98: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -299 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 119 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This travel quiz is mostly coherent, but it can automatically install and use an external FlyAI dependency without clear user approval.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.