SKILLEMALL.ai

AC sf-express

Используйте SF Express (顺丰速运) для отслеживания отправлений, обработки аномалий доставки, передачи информации продавцам/клиентам электронной коммерции, руководства по доставке, сравнения типов услуг, поиска пунктов выдачи и оценки времени доставки или стоимости. Используйте, когда пользователь спрашивает о 顺丰, 顺丰单号查询, 物流异常, 包裹停滞, 异常签收, 寄快递, 顺丰时效, 顺丰运费, 顺丰网点, или нуждается в практической помощи по пониманию или управлению отправлением SF Express. Этот навык может сохранять локальные пользовательские данные для истории и подписок при использовании его исполняемого кода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use SF Express (顺丰速运) for shipment tracking, delivery anomaly triage,…»

Use SF Express (顺丰速运) for shipment tracking, delivery anomaly triage, e-commerce seller/customer handoffs, shipping guidance, service-type comparison, outlet lookup, and delivery-time or fee estimation. Use when the user asks about 顺丰、顺丰单号查询、物流异常、包裹停滞、异常签收、寄快递、顺丰时效、顺丰运费、顺丰网点, or wants practical help understanding or managing an SF Express shipment. This skill may persist local user data for history and subscriptions when its runtime code is used.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v1.1.2 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 727 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте SF Express (顺丰速运) для отслеживания отправлений, обработки аномалий доставки, передачи информации продавцам/клиентам электронной коммерции…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

СправочникЛогистика и складтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
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: 5. 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 64/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 50
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1727 токенов
    • 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 450 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This SF Express helper is coherent and transparent about local history and optional tracking lookups, with privacy and dependency upkeep considerations.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 24 июн. 2026 г.