SKILLEMALL.ai

BF huangdaxian-lingqian

Аналог духовных предсказаний храма Вонг Тай Син в Гонконге, 100 полных предсказаний с подробным толкованием. Ключевые слова для активации: Вонг Тай Син, предсказание, гадание, толкование, гонконгский стиль, народные обычаи, гадание, помоги мне погадать, посмотри на удачу, недавняя удача, спросить о карьере.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«香港黄大仙祠同款灵签,共100支完整签文,带详细解签。 触发关键词:黄大仙、灵签、抽签、求签、解签、港式、民俗、算命、帮我抽一签、看看运势、…»

香港黄大仙祠同款灵签,共100支完整签文,带详细解签。 触发关键词:黄大仙、灵签、抽签、求签、解签、港式、民俗、算命、帮我抽一签、看看运势、最近运气、问事业

ClawHub Agent Skills автор: leslietong2046-ship-it v2.0.4 MIT-0 5 файлов тело ≈ 614 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Аналог духовных предсказаний храма Вонг Тай Син в Гонконге, 100 полных предсказаний с подробным толкованием.

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/huangdaxian.py

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/huangdaxian.py
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: 5. 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: references/huangdaxian.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/huangdaxian.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/huangdaxian.py
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (huangdaxian-lingqian) не совпадает с папкой (huangdaxian-lingqian-skill)
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 614 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Длина description 78: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a fortune-telling skill with broad activation phrases, but there is no evidence of hidden access, data collection, persistence, or unsafe actions.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.