SKILLEMALL.ai

BD sailing-skill

Помощник по данным спортивных событий в реальном времени от Sailing Sports, охватывающий настольный теннис, футбол и автогонки. Предоставляет данные о матчах в реальном времени, расписание игр, календарь событий, последние результаты, динамику игроков/гонщиков, мировые рейтинги и турнирные таблицы сезона. Охватывает игроков (теннисные игроки: Фань Чжэньдун/Сунь Ина/Ван Чуцинь/Ма Лун/Чэнь Мэн и др., футболисты: Месси/Криштиану Роналду/Роналдо и др.), турниры по настольному теннису (WTT/ITTF), футбольные турниры (Чемпионат мира/Лига чемпионов/Китайская Суперлига/Бундеслига/Серия А/Английская Премьер-лига/Ла Лига/Лига 1 и др.) и гоночные турниры (F1). Поддерживает запросы на естественном языке.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«赛灵体育(sailing sports)实时赛事数据助手,覆盖乒乓球、足球和赛车领域。提供实时比赛数据、赛程安排、赛事日程、最新比分、球员/…»

赛灵体育(sailing sports)实时赛事数据助手,覆盖乒乓球、足球和赛车领域。提供实时比赛数据、赛程安排、赛事日程、最新比分、球员/车手动态、世界排名和赛季积分榜。涵盖球员(乒乓球球员:樊振东/孙颖莎/王楚钦/马龙/陈梦等,足球球员:梅西/C罗/罗纳尔多等)、乒乓球赛事(WTT/ITTF)、足球赛事(世界杯/欧冠/中超/德甲/意甲/英超/西甲/法甲等)以及赛车赛事(F1)。支持自然语言查询。

ClawHub Agent Skills автор: liyongfen2025 v1.0.23 MIT-0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 602 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник по данным спортивных событий в реальном времени от Sailing Sports, охватывающий настольный теннис, футбол и автогонки.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 61
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1602 токенов

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 201 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 61 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed sports-data MCP integration whose setup writes a local token configuration only after explicit user confirmation.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 авг. 2026 г.