SKILLEMALL.ai

AC anime-semantic-recommender

Используйте для рекомендаций аниме на основе китайских источников, когда пользователь просит аниме, похожее на просмотренное, описывает тонкие вкусы, хочет доработки на основе отзывов или интересуется текстурой сюжета, динамикой романтических отношений, эмоциональным послевкусием, темпом, моделями отношений и избеганиями, а не только жанровыми тегами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use for Chinese-first, source-grounded anime recommendations when the…»

Use for Chinese-first, source-grounded anime recommendations when the user asks for anime similar to something they watched, describes nuanced taste, wants feedback-driven refinement, or cares about story texture, romance dynamics, emotional aftertaste, pacing, relationship patterns, and avoidances rather than only genre tags.

ClawHub Agent Skills автор: KAMIENDER v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 880 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 14 ч назад

Используйте для рекомендаций аниме на основе китайских источников, когда пользователь просит аниме, похожее на просмотренное, описывает тонкие вкусы, хочет…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураИсследованияРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 34, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 880 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 328 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a low-risk anime recommendation skill with mostly usability and privacy-notice caveats around optional experimental features.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 21 июн. 2026 г.