SKILLEMALL.ai

CF tongcheng-cheap-flights

Навык поиска и мониторинга цен на специальные авиабилеты Tongcheng. Запрашивает цены на авиабилеты через API сторонних туристических платформ, поддерживает разбор естественного языка, мониторинг цен, уведомления о снижении цен (Feishu). Используется, когда пользователю нужно узнать цену авиабилета, отслеживать колебания цен на определенный рейс, устанавливать напоминания о ценах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«同程特价机票查询与价格监控技能。通过第三方旅行平台API查询机票价格,支持自然语言解析、价格监控、降价推送(飞书)。当用户需要查询机票价格、…»

同程特价机票查询与价格监控技能。通过第三方旅行平台API查询机票价格,支持自然语言解析、价格监控、降价推送(飞书)。当用户需要查询机票价格、监控特定航班价格波动、设置价格提醒时使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: qi812560784 v1.0.3 MIT-0 20 файлов · 10 скриптов тело ≈ 849 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 9 дн назад

Навык поиска и мониторинга цен на специальные авиабилеты Tongcheng.

Как процесс F 33/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/query_prices.py

ПроцедураРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/query_prices.py
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: 20. 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: scripts/query_prices.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/query_prices.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/query_prices.py
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (tongcheng-cheap-flights) не совпадает с папкой (tc-cheapflights)
  • 100Шаги. Шагов: 46
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 849 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)
  • +3Длина description 94: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -32 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is not clearly malicious, but it needs review because it can return fabricated flight prices as usable results, overstates monitoring behavior, and installs persistent local skill files with limited safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 11 сент. 2026 г.