SKILLEMALL.ai

AB appliance-rebate-claim-packet

Создайте контрольный список документов и пакет для подачи заявок на скидку на бытовую технику, включая сведения о соответствии требованиям, необходимые документы, проверку сроков, копии подтверждений и отслеживание последующих действий. Используйте, когда пользователь купил или планирует купить бытовую технику и нуждается в организованном пакете документов для получения скидки, не сообщая полные платежные данные.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a paperwork checklist and submission packet for appliance rebate…»

Build a paperwork checklist and submission packet for appliance rebate claims, including eligibility facts, required documents, deadline checks, proof copies, and follow-up tracking. Use when the user bought or plans to buy an appliance and needs an organized claim packet without sharing full payment numbers.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 769 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создайте контрольный список документов и пакет для подачи заявок на скидку на бытовую технику, включая сведения о соответствии требованиям, необходимые…

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
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: 3. 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 75/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 85Шаги. Шагов: 44, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1769 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 310 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The visible artifacts show a prompt-only rebate paperwork helper that asks users to minimize and redact sensitive claim information and does not submit claims for them.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: benign · 13 мая 2026 г.