SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB drunk-mode

Навык «Режим пьяного». Активируется, когда пользователь говорит «включить режим пьяного» (можно указать уровень 1/3/5), отключается, когда говорит «выключить режим пьяного». Предоставляет ответы в стиле легкого опьянения, но с сохранением логической связности. Триггерные слова:开启醉酒模式 (включить режим пьяного), 关闭醉酒模式 (выключить режим пьяного), 醉酒模式 (режим пьяного), 醉了 (пьян), 有点晕 (немного пьян). После активации при каждом ответе, если enabled в drunk_state.json равно true, применяется стиль пьяного.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«醉酒模式技能。当用户说"开启醉酒模式"时激活（可指定1/3/5级），说"关闭醉酒模式"时关闭。提供微醺但保持逻辑连贯的回复风格。触发词：开启…»

醉酒模式技能。当用户说"开启醉酒模式"时激活（可指定1/3/5级），说"关闭醉酒模式"时关闭。提供微醺但保持逻辑连贯的回复风格。触发词：开启醉酒模式、关闭醉酒模式、醉酒模式、醉了、有点晕。激活后每次回复时如果drunk_state.json中enabled为true，则应用醉酒风格。

ClawHub Agent Skills автор: ljbljb007 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 436 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Навык «Режим пьяного».

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 65/100

  • 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
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 436 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

  • +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
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 142 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed persona toggle that only changes response style and stores a small local on/off state, with a risk of accidental activation from broad Chinese trigger phrases.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.