SKILLEMALL.ai

CD kontour-travel-planner

Превратите любого ИИ-агента в первоклассного планировщика путешествий, используя 9-мерную прогрессивную модель планирования Kontour AI со структурированным диалогом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Transform any AI agent into a world-class travel planner using Kontour…»

Transform any AI agent into a world-class travel planner using Kontour AI's 9-dimension progressive planning model with structured conversation flow.

ClawHub Agent Skills автор: Gerald He v2.0.43 MIT-0 15 файлов · 5 скриптов тело ≈ 6 660 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Превратите любого ИИ-агента в первоклассного планировщика путешествий, используя 9-мерную прогрессивную модель планирования Kontour AI со структурированным…

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {APPROVED_PUBLIC_URL}

ГенераторМаркетингИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {APPROVED_PUBLIC_URL}
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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.
  3. 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: 15. 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 ≈ 6660 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: {APPROVED_PUBLIC_URL}

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {APPROVED_PUBLIC_URL}
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): {APPROVED_PUBLIC_URL}
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 33, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (kontour-travel-planner) не совпадает с папкой (travel-planner-notion-ai-obsidian-kontour-integration)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6660 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 74
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • 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)
  • -32 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 149 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 35 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent offline travel-planning skill with disclosed local scripts and static reference data, with some privacy and install-scope cautions but no artifact-backed malicious behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 22 сент. 2026 г.