SKILLEMALL.ai

AC pantry-tracker

Отслеживает покупки продуктов и контролирует свежесть продуктов с помощью Supabase. Используйте при отслеживании заказов продуктов, проверке сроков годности продуктов, ведении учета продуктов в кладовой, получении утренних сводок о свежести или управлении пищевыми отходами. Сканирование электронной почты выполняется агентом с использованием его существующего навыка работы с электронной почтой (например, gog для Gmail) — этот навык не имеет прямого доступа к электронной почте и не требует учетных данных электронной почты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Track grocery purchases and monitor food freshness using Supabase. Use…»

Track grocery purchases and monitor food freshness using Supabase. Use when monitoring grocery orders, checking what food is expiring, logging pantry items, getting morning freshness summaries, or managing food waste. Email scanning is done by the agent using its existing email skill (e.g. gog for Gmail) — this skill does not access email directly or require email credentials.

ClawHub Agent Skills автор: Diana Park v1.3.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 882 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Отслеживает покупки продуктов и контролирует свежесть продуктов с помощью Supabase.

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

ПроцедураSupabaseGmailИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
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
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"

    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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 882 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (7 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

    • +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 379 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill does what it says, but it stores email-derived grocery data in Supabase while the included database setup lacks the access controls implied by its anon-key guidance.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.