SKILLEMALL.ai

AB residential-property-rolling-suds-estimator

Оценка услуг по наружной уборке для Rolling Suds по адресу жилой недвижимости в США с использованием общедоступной информации об объекте, прикрепленных фотографий экстерьера, контекста карты/объявления и фиксированной таблицы цен на мойку под давлением и чистку окон. Используйте, когда пользователь хочет получить примерную смету, предварительную оценку или коммерческую оценку для мойки дома, подъездных путей, патио, крылец, тротуаров, террас, заборов или чистки окон, особенно для жилой недвижимости в метро Сент-Луиса, которая позже будет внесена в Workiz.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Estimate exterior cleaning services for Rolling Suds from a U.S. resid…»

Estimate exterior cleaning services for Rolling Suds from a U.S. residential property address using public property information, attached exterior photos, map/listing context, and a fixed pricing rubric for power washing and window cleaning. Use when a user wants a ballpark quote, pre-quote assessment, or sales estimate for house washing, driveways, patios, porches, sidewalks, decks, fences, or window cleaning, especially for St. Louis metro residential properties that will later be entered into Workiz.

ClawHub Agent Skills автор: Michael D v0.1.9 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 240 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Оценка услуг по наружной уборке для Rolling Suds по адресу жилой недвижимости в США с использованием общедоступной информации об объекте, прикрепленных…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 128, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 20, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2240 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 508 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 128 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a non-executable estimating skill for residential cleaning quotes, with expected use of addresses, photos, and public property data.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.