SKILLEMALL.ai

AC live-to-100

Собирает показатели здоровья пользователя, привычки, историю болезней и цели, чтобы создать выполнимый план долголетия и поэтапный механизм обзора, а также предоставляет оценку рисков, автоматические еженедельные/ежемесячные отчеты, проверку безопасности добавок и ежедневный анализ сбалансированности питания (включая дефицит калорий). Используйте, когда пользователи запрашивают планы долголетия, оптимизацию здорового образа жизни, графики изменения поведения, обзор безопасности добавок, ежедневный анализ питания/рациона, отслеживание дефицита калорий или периодические напоминания о гидратации, перерывах на разминку, сне и физических упражнениях.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«收集用户身体指标、生活习惯、既往病史和目标,生成可执行的长寿行动计划与分阶段复盘机制,并提供风险评分、自动周报/月报、保健品安全检查和每日饮…»

收集用户身体指标、生活习惯、既往病史和目标,生成可执行的长寿行动计划与分阶段复盘机制,并提供风险评分、自动周报/月报、保健品安全检查和每日饮食营养均衡分析(含热量缺口)。Use when users ask for longevity plans, healthy routine optimization, behavior-change schedules, supplement safety review, daily meal/nutrition analysis, calorie deficit tracking, or recurring reminders for hydration, standing breaks, sleep, and exercise.

ClawHub Agent Skills автор: RQ-Wu v1.0.0 MIT-0 16 файлов тело ≈ 1 517 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Собирает показатели здоровья пользователя, привычки, историю болезней и цели, чтобы создать выполнимый план долголетия и поэтапный механизм обзора, а также…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 7
    • 100Шаги. Шагов: 70
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1517 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 340 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This health-planning skill asks for sensitive wellness information, but its behavior is disclosed, local, and aligned with creating lifestyle plans, reminders, reports, and supplement checks.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.