SKILLEMALL.ai

AC foolproof-kitchen

Кухня для чайников: на основе ваших антропометрических данных, имеющихся продуктов, специй и кухонной утвари, а также с учетом Китайских диетических рекомендаций, автоматически генерирует быстрые и здоровые рецепты для завтрака, обеда, ужина и перекусов. Пошаговое руководство за 10-15 минут. Подходит для новичков на кухне. Подходит для людей, стремящихся похудеть или набрать мышечную массу, офисных работников, тех, кто живет один, и людей с особыми диетическими потребностями (диабет/гипертония/беременность и т. д.). Этот навык следует использовать, когда пользователь предоставляет личные антропометрические данные, имеющиеся ингредиенты, приправы и кухонную утварь и просит составить план здорового быстрого питания или сгенерировать рецепт.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«傻瓜厨房:根据用户身体数值和现有食材调料厨具,参照中国居民膳食指南自动生成早中晚加餐快手健康食谱,10-15分钟分步操作指南,厨房零基础可用…»

傻瓜厨房:根据用户身体数值和现有食材调料厨具,参照中国居民膳食指南自动生成早中晚加餐快手健康食谱,10-15分钟分步操作指南,厨房零基础可用。适合人群:厨房新手、减脂增肌人群、上班族、独居一人食、特殊饮食需求者(糖尿病/高血压/孕期等)。This skill should be used when the user provides personal body metrics, available ingredients, seasonings, and cooking tools, and asks for healthy quick meal planning or recipe generation.

ClawHub Agent Skills автор: mayabts v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 813 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Кухня для чайников: на основе ваших антропометрических данных, имеющихся продуктов, специй и кухонной утвари, а также с учетом Китайских диетических…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторДанные и аналитикатип 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
C
59/100
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

    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 "agent_created"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "disable"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 65
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 813 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

    • +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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 307 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is coherent as a meal-planning tool, but it needs Review because it handles sensitive health/body data, saves it into an HTML page, and loads third-party JavaScript without adequate disclosure or safeguards.
    LLM: suspicious (high) · 9 авг. 2026 г.