SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF cuopt-routing-api-python

Маршрутизация транспортных средств (VRP, TSP, PDP) с помощью cuOpt — только Python API. Используйте, когда пользователь создает или решает задачи маршрутизации на Python.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Vehicle routing (VRP, TSP, PDP) with cuOpt — Python API only. Use when…»

Vehicle routing (VRP, TSP, PDP) with cuOpt — Python API only. Use when the user is building or solving routing in Python.

ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 840 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 20 ч назад

Маршрутизация транспортных средств (VRP, TSP, PDP) с помощью cuOpt — только Python API.

Как процесс F 47/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/examples.md, references/server_examples.md, assets/vrp_basic/

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
47/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/examples.md, references/server_examples.md, assets/vrp_basic/
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. 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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/examples.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/server_examples.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/vrp_basic/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/pdp_basic/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/README.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/examples.md, references/server_examples.md, assets/vrp_basic/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): references/examples.md, references/server_examples.md, assets/vrp_basic/
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 840 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 121 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.