SKILLEMALL.ai

AB buck-mason-stylist

Навык персонального шопинга для Buck Mason. Проверка наличия товаров (онлайн и в ближайшем магазине), анализ пробелов в гардеробе, предложения по подбору одежды с учетом сезона и мероприятия, AI-примерка с созданием лукбуков и оформление покупки в один клик через ссылку-cli. Клиент один раз указывает размеры, агент использует их для всех запросов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Personal shopping skill for Buck Mason. Stock-checks (online + nearby…»

Personal shopping skill for Buck Mason. Stock-checks (online + nearby store), wardrobe gap analysis, season- and event-aware outfit suggestions, AI try-on lookbooks, and one-shot MPP checkout via link-cli. Customer brings sizes once; the agent reuses them across requests.

ClawHub Agent Skills автор: Nick Merwin v0.7.2 MIT-0 47 файлов · 1 скрипт тело ≈ 8 829 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык персонального шопинга для Buck Mason.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, согласованность, стоимость исполнения

ИнтеграцияStripeИИ и агентыТорговляИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 41. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8829 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "authors"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "runtime"

Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (buck-mason-stylist) не совпадает с папкой (buck-mason-stylist-skill)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8829 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 92
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 18, есть раздел про ошибки
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (18 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 272 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 92 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (13 из 13)
  • +3Все 8 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent Buck Mason shopping skill, but it deserves Review because it can handle purchases, account tokens, personal photos, public lookbooks, and vote data.
LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.