SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB bet-slip-parser

Разбирайте игровые купоны из текста, естественного языка или скриншотов в структурированный JSON. Извлекает ставку, коэффициенты, тип ставки, выбор и букмекерскую контору. Поддерживает одинары, экспрессы, тизеры и SGP. Используйте, когда вас просят разобрать, зарегистрировать или прочитать игровой купон.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Parse bet slips from text, natural language, or screenshots into struc…»

Parse bet slips from text, natural language, or screenshots into structured JSON. Extracts stake, odds, bet type, selection, and sportsbook. Supports singles, parlays, teasers, and SGPs. Use when asked to parse, log, or read a bet slip.

ClawHub Agent Skills автор: rsquaredsolutions2026 v1.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 636 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Разбирайте игровые купоны из текста, естественного языка или скриншотов в структурированный JSON.

Как процесс B 78/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
78/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Результат и критерий готовности вес 14
60
Когда включается вес 12
70
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: 2. 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 78/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 37, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 10, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1636 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 236 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward bet-slip parser with some privacy and accuracy caveats, but it does not show hidden access, exfiltration, persistence, or account actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.