SKILLEMALL.ai

AC tianqi

Получение текущей погоды и прогнозов через wttr.in и Open-Meteo. Используйте, когда: пользователь спрашивает на китайском языке о погоде, температуре, дожде, ветре или краткосрочных прогнозах для города или региона. Предпочитайте китайские названия мест, китайские сводки и ответы в градусах Цельсия. Используйте wttr.in для быстрого текстового поиска и Open-Meteo для структурированных данных прогноза или резервного геокодирования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Get current weather and forecasts via wttr.in and Open-Meteo. Use when…»

Get current weather and forecasts via wttr.in and Open-Meteo. Use when: user asks in Chinese about weather, temperature, rain, wind, or short-range forecasts for a city or region. Prefer Chinese place names, Chinese summaries, and Celsius-based answers. Use wttr.in for quick text lookups and Open-Meteo for structured forecast data or geocoding fallback.

ClawHub Agent Skills автор: jvy v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 462 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Получение текущей погоды и прогнозов через wttr.in и Open-Meteo. Используйте, когда: пользователь спрашивает на китайском языке о погоде, температуре, дожде…

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

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
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

    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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • 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: 38
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 462 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 355 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward Chinese weather lookup skill that uses disclosed public weather services and does not request credentials, persistence, or privileged access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.