SKILLEMALL.ai

BF meituan-travel

Официальный навык Meituan Travel, ваш персональный AI-помощник в путешествиях. Отели, авиабилеты, билеты на поезд, билеты на достопримечательности, туры — всё в одном месте. Также поможет найти скидки, сравнить цены и спланировать маршрут. Огромное количество реальных отзывов Meituan, чтобы каждое ваше путешествие было увереннее.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«美团酒旅官方 Skill,您的专属 AI 旅行管家。酒店、机票、火车票、景点门票、度假一站搞定,还能帮你找优惠、比价格、定行程。美团海量真实…»

美团酒旅官方 Skill,您的专属 AI 旅行管家。酒店、机票、火车票、景点门票、度假一站搞定,还能帮你找优惠、比价格、定行程。美团海量真实点评加持,出行每一步都更放心。

ClawHub Agent Skills автор: meituan-travel-ai v1.0.12 MIT-0 8 файлов · 1 скрипт тело ≈ 640 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Официальный навык Meituan Travel, ваш персональный AI-помощник в путешествиях.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: <path>, url

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: <path>, url
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 4. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: <path>
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: url
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill-dependencies"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: <path>, url
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): <path>, url
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 640 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)
  • +3Длина description 85: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This travel skill is purpose-aligned but needs Review because it uses Meituan account tokens with silent cached reuse and runs or installs npm packages at runtime without tight pinning or user control.
LLM: suspicious (high) · 21 авг. 2026 г.