SKILLEMALL.ai

BF dive-trip-planner

Интеллектуальный помощник по планированию дайвинг-туров. Анализирует место отправления пользователя, время, пункт назначения, бюджет, уровень дайвинг-сертификации, желаемых морских обитателей и другие условия, определяет приоритеты, через flyai ищет авиабилеты, отели, дайв-центры, выдает структурированный отчет с картой и мультимедиа. Сценарии использования: пользователь говорит "помоги найти дайв-центр", "порекомендуй дайв-центр на Бали", "спланируй дайвинг-тур" и т.д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能潜水旅行规划助手。分析用户出发地、时间、目的地、预算、潜水证等级、想看的海洋生物等条件,确定优先级,通过 flyai 查询机票、酒店、潜…»

智能潜水旅行规划助手。分析用户出发地、时间、目的地、预算、潜水证等级、想看的海洋生物等条件,确定优先级,通过 flyai 查询机票、酒店、潜店,输出包含地图和多媒体的结构化报告。使用场景:用户说"帮我找个潜水店"、"推荐巴厘岛的潜水店"、"规划潜水旅行"等。

ClawHub Agent Skills автор: RayZouGit v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 831 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Интеллектуальный помощник по планированию дайвинг-туров.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: flyai返回的jumpUrl, detailUrl, flyai返回的detailUrl

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: flyai返回的jumpUrl, detailUrl, flyai返回的detailUrl
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: 2. 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: flyai返回的jumpUrl
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: detailUrl
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: flyai返回的detailUrl
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: url

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: flyai返回的jumpUrl, detailUrl, flyai返回的detailUrl
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): flyai返回的jumpUrl, detailUrl, flyai返回的detailUrl
  • 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: 47
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1831 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 129 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent dive-trip planning skill that asks for travel preferences, searches flyai, and shows booking links, with privacy and link-verification cautions but no hidden or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.