SKILLEMALL.ai

AC juhe-weather

Запрос прогноза погоды. Запрашивает информацию о погоде в указанном городе (температура, влажность, AQI, погода, ветер и т. д.) и индексы для жизни (одежда, спорт, мойка автомобилей и т. д.). Сценарии использования: пользователь говорит "Какая погода в Пекине?", "Проверь погоду в Шанхае", "Сколько градусов сегодня в Сучжоу?", "Прогноз погоды", "Индексы для жизни" и т. д. Использует API聚合数据 (juhe.cn) для запросов в реальном времени, поддерживает название города или ID города, бесплатно при регистрации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«天气预报查询。查询指定城市的天气情况(温度、湿度、AQI、天气、风向等)及生活指数(穿衣、运动、洗车等)。使用场景:用户说"北京天气怎么样"…»

天气预报查询。查询指定城市的天气情况(温度、湿度、AQI、天气、风向等)及生活指数(穿衣、运动、洗车等)。使用场景:用户说"北京天气怎么样"、"查一下上海天气"、"苏州今天多少度"、"天气预报"、"生活指数"等。通过聚合数据(juhe.cn)API 实时查询,支持城市名称或城市 ID,免费注册即可使用。

ClawHub Agent Skills автор: juhe-skills v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 706 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Запрос прогноза погоды.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 706 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 152 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a straightforward weather lookup skill, with ordinary API-key handling risks users should manage carefully.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.