SKILLEMALL.ai

BD garmin-trail-running-roadmap-training-plan

На основе данных о спортивной активности Garmin и GPX-треков соревнований автоматизированное создание профессиональных маршрутных листов для трейловых гонок, динамических планов тренировок и синхронизация с системным календарем.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«根据佳明(Garmin)运动数据和比赛GPX轨迹,自动化制作专业越野赛路书、动态训练计划,并同步至系统日历。…»

根据佳明(Garmin)运动数据和比赛GPX轨迹,自动化制作专业越野赛路书、动态训练计划,并同步至系统日历。

ClawHub Agent Skills автор: mtroymatt v1.0.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 349 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

На основе данных о спортивной активности Garmin и GPX-треков соревнований автоматизированное создание профессиональных маршрутных листов для трейловых гонок…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникОперации и проектыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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

  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: 10. 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 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (garmin-trail-running-roadmap-training-plan) не совпадает с папкой (garmin-trail-running-training-plan)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 349 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 54: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -34 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Garmin training skill is mostly aligned with its stated purpose, but it needs Review because it handles Garmin credentials, sensitive health data, stored session tokens, and calendar writes without enough scoping or user-control safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.