SKILLEMALL.ai

BF team-outing-planner

Помогает командам компании планировать место проведения мероприятий по сплочению коллектива. Собирает предпочтения членов команды (тип мероприятия, бюджет, время и т. д.), комплексно анализирует и рекомендует лучшее место проведения, а также запрашивает подробную информацию через flyai. Подходит для таких сценариев, как планирование тимбилдинга, коллективные поездки, корпоративные мероприятия и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«帮助公司团队规划团建活动目的地。收集团队成员的偏好(活动类型、预算、时间等),综合分析推荐最佳目的地,并通过flyai查询详细信息。适用于团…»

帮助公司团队规划团建活动目的地。收集团队成员的偏好(活动类型、预算、时间等),综合分析推荐最佳目的地,并通过flyai查询详细信息。适用于团建规划、集体出游、公司活动等场景。

ClawHub Agent Skills автор: 时关 v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 503 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помогает командам компании планировать место проведения мероприятий по сплочению коллектива.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 图片URL, 预订链接

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 图片URL, 预订链接
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: 5. 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: 图片URL
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 预订链接

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 图片URL, 预订链接
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): 图片URL, 预订链接
  • 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: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 503 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 87: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed team-outing planner that uses travel lookup commands and creates a local HTML report, with privacy and consent considerations but no artifact-backed malicious behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.