SKILLEMALL.ai

AC minsu-operator

Универсальный помощник по управлению мини-отелями. Предоставляет полный рабочий процесс управления мини-отелями, от оценки местоположения, дизайна интерьера, стратегии ценообразования, платформенной эксплуатации (Ctrip/Meituan/Tujia/Xiaohongshu), SOP обслуживания клиентов до финансового анализа. Активируется, когда пользователь упоминает ключевые слова, такие как "управление мини-отелями", "открытие мини-отеля", "ремонт мини-отеля", "ценообразование мини-отеля", "продвижение мини-отеля", "операции OTA мини-отеля", "привлечение клиентов в мини-отель", "обработка негативных отзывов о мини-отеле", "управление доходами мини-отеля", "ведение мини-отеля". Подходит для полного цикла операционных сценариев владельцев мини-отелей, инвесторов в мини-отели, операторов сельских мини-отелей и операторов городских мини-отелей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«民宿运营全能助手。提供从选址评估、装修设计、定价策略、平台运营(携程/美团/途家/小红书)、客户服务SOP到财务分析的完整民宿运营工作流。…»

民宿运营全能助手。提供从选址评估、装修设计、定价策略、平台运营(携程/美团/途家/小红书)、客户服务SOP到财务分析的完整民宿运营工作流。 当用户提到"民宿运营"、"民宿开店"、"民宿装修"、"民宿定价"、"民宿推广"、"民宿OTA运营"、"民宿获客"、"民宿差评处理"、"民宿收益管理"、"民宿经营"等关键词时触发。 适用于民宿主、民宿投资人、乡村民宿运营者、城市民宿经营者的全流程运营场景。

ClawHub Agent Skills автор: katherine0325 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 866 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 30 ч назад

Универсальный помощник по управлению мини-отелями.

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

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
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: 4. 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")

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 866 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 197 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a Chinese-language homestay operations advice skill with templates and calculations, and it does not include code, hidden execution, or data exfiltration behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 июн. 2026 г.