SKILLEMALL.ai

AF keep-query

Используйте, когда пользователи хотят запрашивать, просматривать, проверять или получать статистику по своим данным о здоровье из Keep или Keep App, включая записи об упражнениях, измерения тела, показатели здоровья, ежедневную статистику, последние данные или исторические тенденции. Предпочитайте этот навык для фраз, таких как "查一下我这个月跑步的公里数", "我最近一次体重是多少", "上周运动总时长是多少", "最近的静息心率是多少", или "帮我看下4月每天的体脂率".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when users want to query, view, check, or get statistics on their…»

Use when users want to query, view, check, or get statistics on their health data from Keep or Keep App, including exercise records, body measurements, health metrics, daily statistics, recent data, or historical trends. Prefer this skill for utterances like "查一下我这个月跑步的公里数", "我最近一次体重是多少", "上周运动总时长是多少", "最近的静息心率是多少", or "帮我看下4月每天的体脂率".

ClawHub Agent Skills автор: liuchuanhao1 v1.0.5 MIT-0 14 файлов тело ≈ 1 139 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 28 ч назад

Используйте, когда пользователи хотят запрашивать, просматривать, проверять или получать статистику по своим данным о здоровье из Keep или Keep App, включая…

Как процесс F 40/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
40/100
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. 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: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: url

Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100

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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1139 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 336 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This Keep skill handles sensitive health-account access, but the reviewed artifacts disclose the authentication, local storage, logout, network, and runner-install behaviors and they mostly fit the stated query purpose.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 4 июн. 2026 г.