SKILLEMALL.ai

AC natural-plant-dye-making-basics

Используйте, когда коммерческие красители или цветные ткани становятся ненадежными, дорогими или недоступными, и вам нужны яркие, светостойкие, устойчивые к стирке натуральные красители из местных дикорастущих или садовых растений для окрашивания пряжи, одежды, ковров или товаров для торговли. Агент определяет безопасные местные красящие растения по вашим фотографиям/GPS, рассчитывает соотношения протравы и сроки экстракции, генерирует многодневные графики сбора/экстракции/фиксации с напоминаниями по времени, отслеживает тесты на светостойкость и создает шаблоны инвентаризации/бартера. Человек выполняет каждый физический шаг — сбор, нарезку, варку, процеживание и окрашивание — восстанавливая тактильную самодостаточность в преобразовании растений в цвет.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when commercial dyes or colored fabric become unreliable, expensiv…»

Use when commercial dyes or colored fabric become unreliable, expensive, or unavailable and you need vibrant, light-fast, wash-fast natural dyes made from local foraged or garden plants for coloring yarn, clothing, rugs, or trade goods. Agent identifies safe local dye plants from your photos/GPS, calculates mordant ratios and extraction timelines, generates multi-day harvest/extract/fix schedules with timed reminders, tracks color-fastness tests, and produces inventory/barter templates. Human performs every physical step — harvesting, chopping, simmering, straining, and dyeing — rebuilding tactile self-reliance in plant-to-color conversion.

ClawHub Agent Skills автор: HowToUseHumans v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 000 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Используйте, когда коммерческие красители или цветные ткани становятся ненадежными, дорогими или недоступными, и вам нужны яркие, светостойкие, устойчивые к…

Как процесс C 54/100 · 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
54/100
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 54/100

    • 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: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 85Шаги. Шагов: 54, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2000 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 648 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 54 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 disclosed natural-dyeing guidance skill with no executable code and only purpose-aligned use of photos, location context, reminders, and local logs.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.