SKILLEMALL.ai

AC cat-food-tracker

Работайте с записями о кормлении кошек, весе и потреблении воды. Используйте при проверке резервных копий JSON в стиле CatFoodCalculator, расчете общего количества сухого корма, оценке потребления воды из влажного корма, обобщении записей о кормлении домашних животных по дням, преобразовании сводок в CSV или помощи пользователям в очистке офлайн-данных о кормлении домашних животных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Work with cat feeding, weight, and water tracking records. Use when va…»

Work with cat feeding, weight, and water tracking records. Use when validating CatFoodCalculator-style JSON backups, calculating dry-equivalent cat food totals, estimating water intake from wet food, summarizing pet feeding records by day, converting summaries to CSV, or helping users clean up offline pet feeding data.

ClawHub Agent Skills автор: hhr8 v1.0.1 MIT-0 11 файлов тело ≈ 589 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Работайте с записями о кормлении кошек, весе и потреблении воды.

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

ИнтеграцияДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
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: 11. 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: 4, 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: 7
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 589 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 320 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill bundle is mostly coherent developer tooling, but one review helper defaults to launching nested Codex with sandbox and approval bypass enabled.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.