SKILLEMALL.ai

AB fitness-assistant

Планирование ежедневного питания и тренировок на основе возраста и профиля здоровья пользователя с настраиваемыми ингредиентами, затем планирование локализованных планов через автоматизацию OpenClaw.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Plan daily meals and workouts from a user's age and health profile wit…»

Plan daily meals and workouts from a user's age and health profile with customizable ingredients, then schedule localized plans via OpenClaw automations.

ClawHub Agent Skills автор: L1MuFeng v0.1.4 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 460 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Планирование ежедневного питания и тренировок на основе возраста и профиля здоровья пользователя с настраиваемыми ингредиентами, затем планирование…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
55
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: 11. 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 68/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 85Шаги. Шагов: 19, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1460 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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 153 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 8)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its fitness-planning purpose, but it stores sensitive health/profile details for reuse, copies them into recurring automation prompts, and has a calorie safety mismatch for older adults.
LLM: suspicious (high) · 13 сент. 2026 г.