SKILLEMALL.ai

BF jinguyuan-dumpling-skill

Запрос информации о ресторане "Цзиньгуюань" и онлайн-запись на очередь. Запрос информации о магазине, очереди и блюдах через официальный API "Цзиньгуюань"; встроенное реальное действие по постановке в очередь только для онлайн-записи, запроса статуса очереди для себя, отмены очереди.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«金谷园饺子馆信息查询与在线排队取号。通过金谷园官方 API 查询店铺、排队和菜品信息;内置真实排队动作仅用于在线取号、本人排队进度查询、取消…»

金谷园饺子馆信息查询与在线排队取号。通过金谷园官方 API 查询店铺、排队和菜品信息;内置真实排队动作仅用于在线取号、本人排队进度查询、取消排队。

ClawHub Agent Skills автор: 金谷园饺子馆 v3.2.1 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 386 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Запрос информации о ресторане "Цзиньгуюань" и онлайн-запись на очередь.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 绝对路径

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 绝对路径
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/jgy.cjs:1182
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    var kanji = "(?:[u3000-u303F]|[u3040-u309F]|[u30A0-u30FF]|[uFF00-uFFEF]|[u4E00-u9FAF]|[u2605-u2606]|[u2190-u2195]|u203B|[u201…260]|[u0391-u0451]|[u00A…8u0
    детектор

Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 绝对路径
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "alwaysApply"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 绝对路径
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): 绝对路径
  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 41
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1386 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (13 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +3Длина description 73: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its restaurant query and queueing purpose, but it gives an external API and runtime tool output too much ability to steer the agent's behavior.
LLM: suspicious (high) · 28 авг. 2026 г.