SKILLEMALL.ai

BF ssq-analyzer

Интеллектуальный анализ лотереи SSQ (Double Color Ball): получает официальные данные розыгрышей с cwl.gov.cn, вычисляет статистику горячих/холодных чисел, распределение частот, значения AC, соотношение нечетных/четных и распределение по зонам. Бесплатный уровень предоставляет весь статистический анализ. Платный уровень (3,9 юаня за запуск) предоставляет 5 рекомендованных наборов чисел через стороннюю проверку личности clawtip.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«SSQ (Double Color Ball) lottery intelligent analysis: fetches official…»

SSQ (Double Color Ball) lottery intelligent analysis: fetches official draw data from cwl.gov.cn, computes hot/cold statistics, frequency distributions, AC values, odd-even ratios, and zone distributions. Free tier provides all statistical analysis. Paid tier (3.9 yuan/run) delivers 5 recommended number sets via clawtip third-party identity verification.

ClawHub Agent Skills автор: Jackskill v1.0.9 MIT-0 9 файлов тело ≈ 787 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Интеллектуальный анализ лотереи SSQ (Double Color Ball): получает официальные данные розыгрышей с cwl.gov.cn, вычисляет статистику горячих/холодных чисел…

Как процесс F 28/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/ssq_data.db

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/ssq_data.db
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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: scripts/ssq_data.db

Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/ssq_data.db
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/ssq_data.db
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ssq-analyzer) не совпадает с папкой (architect)
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 787 токенов
  • 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 356 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed lottery analysis and payment-gated recommendation tool, with local storage and payment-environment access that fit its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 июл. 2026 г.