SKILLEMALL.ai

AD todo

**Только для macOS** — Управление приложением Reminders в macOS с помощью AppleScript. Полнофункциональное управление напоминаниями: добавление, список, завершение, удаление, поиск, создание списков и многое другое. **Примечание: этот навык работает только на macOS** и требует нативного приложения Reminders. Сценарии использования: - Создание напоминаний с датами выполнения и приоритетами - Список напоминаний из определенных списков или незавершенных - Отметка напоминаний как выполненных/невыполненных - Удаление напоминаний - Поиск напоминаний по заголовку или содержанию - Создание новых списков напоминаний - Просмотр сегодняшних напоминаний

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«**macOS Only** - Manage macOS Reminders app via AppleScript. Full-feat…»

**macOS Only** - Manage macOS Reminders app via AppleScript. Full-featured reminder management: add, list, complete, delete, search, create lists, and more. **Note: This skill is macOS-only**, requiring the native Reminders app. Use cases: - Create reminders with due dates and priorities - List reminders from specific lists or incomplete ones - Mark reminders as complete/uncomplete - Delete reminders - Search reminders by title or content - Create new reminder lists - View today's due reminders

ClawHub Agent Skills автор: yishan v1.0.6 MIT-0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 952 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Только для macOS — Управление приложением Reminders в macOS с помощью AppleScript.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

    • 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: 7, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (todo) не совпадает с папкой (todolist)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 952 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
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 501 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a transparent macOS Reminders helper, with expected local read/write behavior but some care needed around automatic reminder creation and fuzzy deletion.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.