SKILLEMALL.ai

BF weekend-pick-one

Куда пойти на выходных | Предлагаю только один вариант. Меньше подробных планов, больше решений на месте: преобразуйте сегодняшний день или эти выходные в конкретную дату, учитывая место отправления, время, бюджет, физическую активность, транспорт, погоду, загруженность, часы работы и возвращение домой. Из вариантов «в городе», «недалеко» и «за городом» выберите один основной план и предложите два запасных, список мест, куда не стоит идти, и обоснование выбора. Используется для принятия спонтанных решений о поездках, таких как «Куда пойти на этих выходных/сегодня/сегодня вечером», «поездка по окрестностям», «однодневная поездка», «куда поехать», «выбрать из нескольких мест», «стоит ли ехать в место, увиденное в Xiaohongshu». Если пользователю нужен полный многодневный тур, бронирование отелей/авиабилетов или подробный маршрут, следует использовать навык планирования путешествий; если пользователь хочет просто просмотреть список ближайших мероприятий, следует использовать навык поиска мероприятий.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«周末去哪玩|只推一个。少做完整攻略,多做当日裁决:把今天或这个周末换算成明确日期,结合出发地、时间、预算、体力、交通、天气、拥挤、营业和返程…»

周末去哪玩|只推一个。少做完整攻略,多做当日裁决:把今天或这个周末换算成明确日期,结合出发地、时间、预算、体力、交通、天气、拥挤、营业和返程,从本城、近郊与周边候选中只裁决一个主方案,并给两个备胎、别去清单与核验依据。用于‘这个周末/今天/今晚去哪玩、周边游、一日游、day trip、weekend、things to do、随便安排、几个地方选哪个、小红书刷到的地方值不值得去’等临时出门决策。用户要完整多日旅行、酒店航班预订或逐日 itinerary 时,优先使用旅行规划类 Skill;用户只想浏览附近活动清单时,优先使用活动发现类 Skill。

ClawHub Agent Skills автор: Snakeyi v1.2.1 MIT-0 35 файлов тело ≈ 877 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Куда пойти на выходных | Предлагаю только один вариант.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
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. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. 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: 31. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: URL

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): URL
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 877 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

  • +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
  • -37 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 277 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 11)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed weekend outing recommendation helper with bounded public-search, memory, and packaging behavior; the scanner concerns are mostly usability or release-workflow notes rather than security issues.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 15 июл. 2026 г.