SKILLEMALL.ai

AB logistics

Запрос и объяснение логистики посылок у разных курьерских служб, включая отслеживание, идентификацию курьера, поиск по нескольким посылкам, интерпретацию статуса и рекомендации по обновлению доставки. Используйте, когда пользователь спрашивает об отслеживании посылок, отслеживании логистики, номерах отслеживания, идентификации курьерских компаний, пакетных запросах логистики или нуждается в помощи для понимания хода доставки у одного или нескольких курьеров.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query and explain parcel logistics across courier providers, including…»

Query and explain parcel logistics across courier providers, including tracking, courier identification, multi-package lookup, status interpretation, and delivery-update guidance. Use when the user asks about package tracking, logistics tracking, tracking numbers, identifying courier companies, batch logistics queries, or wants help understanding shipment progress across one or more couriers.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v1.0.2 MIT-0 4 файла тело ≈ 210 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Запрос и объяснение логистики посылок у разных курьерских служб, включая отслеживание, идентификацию курьера, поиск по нескольким посылкам, интерпретацию…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураЛогистика и складтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 4. 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 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 210 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 395 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 3 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This package-tracking skill needs review because its visible implementation returns mock tracking updates as if they were real and stores tracking numbers locally without clear disclosure.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: benign · 14 мая 2026 г.