SKILLEMALL.ai

BF bring-shopping-list

Управляйте списками покупок Bring! через CLI — добавляйте, удаляйте, отмечайте как выполненные и просматривайте элементы. Используйте, когда пользователь хочет взаимодействовать со списками покупок Bring!: добавлять, удалять, отмечать элементы, просматривать содержимое списка или просматривать доступные списки покупок. Также соответствует фразам вроде «список Bring», «список покупок», «Einkaufsliste», «добавить в список покупок», «Bring! API».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage Bring! shopping lists via CLI — add, remove, complete, and list…»

Manage Bring! shopping lists via CLI — add, remove, complete, and list items. Use when the user wants to interact with Bring! grocery/shopping lists: add items, remove items, check items off, view list contents, or list available shopping lists. Also matches phrases like "bring list", "shopping list", "Einkaufsliste", "add to shopping list", "Bring! API".

ClawHub Agent Skills автор: JoeKravelli v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 698 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Управляйте списками покупок Bring!

Как процесс F 44/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/bring.py

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
44/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/bring.py
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. 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Manage Bring! shopping lists via CLI — add, remove, complete, and … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/bring.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/bring.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/bring.py
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (bring-shopping-list) не совпадает с папкой (bring-app)
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 698 токенов

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 357 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill is a disclosed Bambu Lab 3D printer automation helper, with sensitive credentials and printer control scoped to its stated purpose.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.