SKILLEMALL.ai

AA fasting

Отслеживает интервальное голодание и длительные посты: регистрирует время начала и окончания, вычисляет прошедшие часы, стадии голодания и окна для приема пищи. Используйте, когда пользователь начинает, заканчивает или проверяет пост, планирует 16:8, 18:6, OMAD, 5:2, пост через день, ограничение по времени приема пищи или многодневные водные посты, спрашивает, нарушают ли кофе, подсластители, жвачка или добавки пост, или когда начинается кетоз или аутофагия, появляются головные боли, головокружение, волны голода или бессонница во время поста, требуется руководство по электролитам или восстановлению после 24 часов, проверяется пост относительно приема лекарств, диабета или менструального цикла, соблюдается Рамадан или другой религиозный пост, тренировки натощак, достигнуто плато в потере веса или интерпретируются показания глюкозы и кетонов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Tracks intermittent fasting and extended fasts: logs start and break t…»

Tracks intermittent fasting and extended fasts: logs start and break times, computes elapsed hours, fasting stages, and eating windows. Use when the user starts, breaks, or checks a fast, plans 16:8, 18:6, OMAD, 5:2, alternate-day, time-restricted eating, or multi-day water fasts, asks whether coffee, sweeteners, gum, or supplements break a fast, or when ketosis or autophagy starts, reports headaches, dizziness, hunger waves, or insomnia while fasting, needs electrolyte or refeeding guidance past 24h, checks fasting against medications, diabetes, or the menstrual cycle, observes Ramadan or another religious fast, trains fasted, hits a weight-loss plateau, or interprets glucose and ketone readings.

ClawHub Agent Skills автор: Iván v1.0.3 MIT-0 16 файлов тело ≈ 3 073 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Отслеживает интервальное голодание и длительные посты: регистрирует время начала и окончания, вычисляет прошедшие часы, стадии голодания и окна для приема пищи.

Как процесс A 81/100 · Дойдёт до конца — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

СправочникИнфраструктураДанные и аналитикатип 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
A
81/100
Дойдёт до конца
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "changelog"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 81/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3073 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 706 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This fasting tracker is coherent and local-only, but it stores sensitive fasting context and gives actionable extended-fasting guidance users should treat cautiously.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 25 июл. 2026 г.