SKILLEMALL.ai

BD liuyao-divination

Профессиональный расчет расклада и толкование гаданий по системе Лю Яо На Цзя. Автоматический расчет расклада, полный 10-шаговый процесс (шаг 0 — расчет расклада → определение используемых элементов → оценка силы/слабости → отслеживание подвижных черт → анализ скрытых элементов → отношения Ши и Ин → толкование шести божеств → определение времени наступления события → комплексное толкование → проверка интеллектуальным агентом → HTML-отчет). Сценарии использования: гадание Лю Яо, гадание на монетах, система На Цзя, предсказания И Цзин, расчет и толкование гаданий.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专业六爻纳甲筮法排盘与解卦。自动起卦排盘,十步完整流程(第零步排盘→审题取用神→判定旺衰→追踪动变→伏神分析→世应关系→六神兽取象→应期推断…»

专业六爻纳甲筮法排盘与解卦。自动起卦排盘,十步完整流程(第零步排盘→审题取用神→判定旺衰→追踪动变→伏神分析→世应关系→六神兽取象→应期推断→综合断语→智能体审查→HTML报告)。 使用场景:六爻占卜、金钱卦、纳甲筮法、周易预测、起卦解卦。

ClawHub Agent Skills автор: Sean v2.0.1 MIT-0 23 файла тело ≈ 9 163 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Профессиональный расчет расклада и толкование гаданий по системе Лю Яо На Цзя.

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 23. 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 body-long тело SKILL.md ≈ 9163 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (liuyao-divination) не совпадает с папкой (liuyao-divination-power)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9163 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 72
  • 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

  • +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
  • -2121 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -33 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 120 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 72 пунктов
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (13 из 13)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill has a coherent divination/reporting purpose, but it needs Review because it runs local commands, persists detailed user reports, installs an unpinned package, and mishandles untrusted text in command and HTML paths.
LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.