SKILLEMALL.ai

BF sports-betting-analyzer

Помощник по анализу спортивных лотерей — инструмент для помощи в прогнозировании матчей на основе анализа данных и простого машинного обучения. Поддерживает анализ матчей NBA, Чемпионата мира по футболу и других. Предоставляет сбор данных, базовую статистику, прогнозирование вероятностей и рекомендации по ставкам. Основное внимание уделяется помощи в принятии решений, а не прогнозированию результатов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能体育彩票分析助手 - 基于数据分析和简单机器学习的比赛预测辅助工具。支持NBA、足球世界杯等赛事分析,提供数据收集、基础统计、概率预测和…»

智能体育彩票分析助手 - 基于数据分析和简单机器学习的比赛预测辅助工具。支持NBA、足球世界杯等赛事分析,提供数据收集、基础统计、概率预测和投注建议。重点在于辅助决策,而非预测结果。

ClawHub Agent Skills автор: nopedijah v1.0.0 MIT-0 80 файлов · 1 скрипт тело ≈ 322 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник по анализу спортивных лотерей — инструмент для помощи в прогнозировании матчей на основе анализа данных и простого машинного обучения.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/analysis_report.md

Анализатортип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/analysis_report.md
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: 12. 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: templates/analysis_report.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/analysis_report.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): templates/analysis_report.md
  • 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: 50
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 322 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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)
  • +3Длина description 91: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -35 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a betting-analysis tool that gives stake recommendations while relying heavily on simulated or random data, so users should review it carefully before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.