SKILLEMALL.ai

BD vedic-chart-analysis-zh

Китайский вход для анализа ведических гороскопов. Используется для полного анализа гороскопа, совместного чтения основного гороскопа Раши и подгороскопа Навамша, просмотра прошлых событий, определения стабильности времени рождения, тем карьеры, тем брака, совместного анализа времени и поля, а также системного анализа данных из PDF Jagannatha Hora, скриншотов звездных карт или текстовых данных гороскопа. Активируется, когда пользователь упоминает полный звездный гороскоп, карьерное направление, вопросы брака, окна отношений, время романтических встреч, места переезда, сравнение городов или запросы, связанные с ведической астрологией, Jyotish, Jaimini, Parashari.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«吠陀命盘分析中文入口。用于完整命盘研判、命主盘 Rashi chart 与九分盘 Navamsha chart 联读、既往事件回看、出生时间…»

吠陀命盘分析中文入口。用于完整命盘研判、命主盘 Rashi chart 与九分盘 Navamsha chart 联读、既往事件回看、出生时间稳定度判断、事业主题、婚姻主题、时间与场域联合分析,以及基于 Jagannatha Hora PDF、星盘截图或文本命盘数据的系统拆盘。当用户提到完整星盘、事业方向、婚姻问题、关系窗口、桃花时间、迁移地点、城市比较、时间窗口,或吠陀占星、Jyotish、Jaimini、Parashari 相关请求时触发。

ClawHub Agent Skills автор: Sean v1.0.9 MIT-0 11 файлов тело ≈ 3 149 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Китайский вход для анализа ведических гороскопов.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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.
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: 11. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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 (vedic-chart-analysis-zh) не совпадает с папкой (vedic-destiny)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 156
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3149 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -228 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 223 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 156 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Vedic chart analysis/reporting skill that may run bundled local parsers and save local reports, with no evidence of hidden network access, credential use, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 июн. 2026 г.