SKILLEMALL.ai

AC mock-weather

Симуляция запроса погоды, генерация симулированных данных о погоде (текущая погода + прогноз на несколько дней) для любого города. Используйте, когда: (1) пользователь запрашивает погоду в городе, (2) пользователь спрашивает прогноз погоды, (3) необходимо продемонстрировать функцию погоды без реального API. Поддерживает названия городов на китайском и английском языках, поддерживает прогноз на 1-7 дней. Примечание: данные симулированы, а не реальные метеорологические данные.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«模拟天气查询,为任意城市生成仿真天气数据(当前天气 + 多日预报)。Use when: (1) 用户查询某城市天气,(2) 用户询问天气预报…»

模拟天气查询,为任意城市生成仿真天气数据(当前天气 + 多日预报)。Use when: (1) 用户查询某城市天气,(2) 用户询问天气预报,(3) 需要演示天气功能但无真实API时。支持中英文城市名,支持1-7天预报。注意:数据为模拟生成,非真实气象数据。

ClawHub Agent Skills автор: Kris v1.0.0 3 файла тело ≈ 238 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Симуляция запроса погоды, генерация симулированных данных о погоде (текущая погода + прогноз на несколько дней) для любого города.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 3. 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 58/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 238 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 129 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a simple mock weather skill that generates clearly labeled simulated forecasts locally and does not show data collection, network access, persistence, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.