SKILLEMALL.ai

AC China-hospital-recommendation-report

Создание отчетов с рекомендациями по больницам Китая для медицинского туризма, подбор больниц и повторные заказы. Используйте, когда нужно преобразовать данные пользователя в премиальный результат с 3 рекомендованными больницами по умолчанию, рекомендациями по специализации, информацией о стоимости и логистике, заметками о доказательствах и финальным экспортом в Markdown/PDF. Активируется при упоминании "отчет по больницам Китая", "индивидуальный отчет по медицинскому туризму в Китай", "результат подбора больниц в Китае", "повторить отчет" или "премиальный экспорт в PDF".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate English hospital recommendation reports for medical travel to…»

Generate English hospital recommendation reports for medical travel to China, hospital matching, and redo orders. Use when needs to turn user intake data into a premium deliverable with exactly 3 recommended hospitals by default, specialist-direction guidance, cost and logistics advice, evidence notes, and final Markdown/PDF export. Triggers on mentions of China hospital report, custom China medical travel report, China hospital matching deliverable, report redo, or premium PDF export.

ClawHub Agent Skills автор: helenalhq v1.0.1 MIT-0 12 файлов тело ≈ 1 022 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создание отчетов с рекомендациями по больницам Китая для медицинского туризма, подбор больниц и повторные заказы.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ГенераторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (China-hospital-recommendation-report) не совпадает с папкой (china-hospital-recommendation)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 30
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1022 токенов

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 490 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill coherently generates China hospital recommendation reports and local Markdown/PDF exports, with no evidence of hidden or unrelated behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.