SKILLEMALL.ai

AC birch-bark-container-making-basics

Используйте, когда вам нужны легкие, водонепроницаемые, поддающиеся ремонту контейнеры для хранения, ведра или емкости из местной бересты для сбора дикоросов, переноски воды, хранения продуктов питания или когда коммерческие варианты ненадежны или недоступны. Агент определяет подходящие местные березы по вашим фотографиям/GPS, рассчитывает размер среза коры и математику складывания, генерирует многодневные графики сбора и герметизации с напоминаниями по времени, отслеживает прочность швов и водонепроницаемость, а также создает шаблоны инвентаризации/бартера. Человек выполняет каждый физический шаг — сбор, снятие коры, складывание, шитье и герметизацию — восстанавливая тактильную самодостаточность в ремеслах от коры до сосуда.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when you need lightweight, waterproof, repairable storage containe…»

Use when you need lightweight, waterproof, repairable storage containers, buckets, or vessels made from local birch bark for foraging, water carrying, food storage, or trade goods and commercial options are unreliable or unavailable. Agent identifies suitable local birch trees from your photos/GPS, calculates bark harvest size and folding math, generates multi-day harvest-and-seal schedules with timed reminders, tracks seam strength and waterproof tests, and produces inventory/barter templates. Human performs every physical step — harvesting, peeling, folding, sewing, and sealing — rebuilding tactile self-reliance in bark-to-vessel crafts.

ClawHub Agent Skills автор: HowToUseHumans v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 028 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте, когда вам нужны легкие, водонепроницаемые, поддающиеся ремонту контейнеры для хранения, ведра или емкости из местной бересты для сбора дикоросов…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 2. 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 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 55
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2028 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 647 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a non-executable craft-planning skill with disclosed physical and ecological risks, but it overstates what the agent can verify about trees, legality, and safety.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.