SKILLEMALL.ai

BC meituan-automation

Дайте вашему ИИ руки. Этот навык физически нажимает, проводит пальцем и взаимодействует с приложением Meituan на реальном Android-телефоне — ищет рестораны, выбирает товары, обрабатывает всплывающие окна со спецификациями и переходит на страницу оформления заказа. Никаких API. Никакого взлома. Только реальная автоматизация.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Give your AI hands. This skill physically taps, swipes, and interacts…»

Give your AI hands. This skill physically taps, swipes, and interacts with the Meituan App on a real Android phone — searching restaurants, picking items, handling spec popups, and landing on the checkout page. No APIs. No hacking. Just real-world automation.

ClawHub Agent Skills автор: oscarka v1.0.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 572 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Дайте вашему ИИ руки.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникТорговляИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
76/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
39
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1572 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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
  • -219 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 259 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 39.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a disclosed Meituan phone-automation tool, but it exposes broad unauthenticated Android control and sensitive screen/address access beyond a tightly scoped food-ordering workflow.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.