SKILLEMALL.ai

AC china-offroad

Off-road Adventure (Китайские внедорожные поездки) — планирует маршруты для внедорожников и любителей бездорожья, включая пересечение местности, самостоятельные поездки, разъясняет меры предосторожности, требования к транспортным средствам и спасательное обеспечение, а также правила и ограничения. Рекомендует интересные места и еду по пути. Используйте этот навык, когда пользователь упоминает бездорожье, пересечение местности, пустыню, степь, снег, высокогорье, маршруты самостоятельных поездок, колонны, преодоление препятствий, модификацию, снаряжение, встречи героев, ралли «Тар», кемпинги, пограничные пропуска, запретные зоны или спрашивает «куда поехать по бездорожью», «можно ли пройти по этому маршруту», «что поесть и посмотреть по пути», даже если слово «бездорожье» не упоминается явно.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«越野纵横(中国越野自驾)——为越野车主和爱好者规划越野/穿越/自驾路线,讲清注意事项、车辆与救援保障、审批与法规红线,并推荐沿途好吃好玩的。…»

越野纵横(中国越野自驾)——为越野车主和爱好者规划越野/穿越/自驾路线,讲清注意事项、车辆与救援保障、审批与法规红线,并推荐沿途好吃好玩的。凡是用户提到越野、穿越、沙漠、戈壁、雪地、高原、自驾路线、车队、脱困、改装、装备、英雄会、环塔、营地、边防证、无人区,或问"去哪儿越野""这条线能不能走""沿途吃什么玩什么",都应使用本技能,即使没有明说"越野"二字。

ClawHub Agent Skills автор: lokoxu v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 474 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Off-road Adventure (Китайские внедорожные поездки) — планирует маршруты для внедорожников и любителей бездорожья, включая пересечение местности…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 69
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1474 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 179 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a China off-road trip-planning skill with disclosed web-checking and safety guidance, and no code, persistence, credential handling, or hidden execution behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 сент. 2026 г.