SKILLEMALL.ai

AD unaccompanied-monitoring-analysis

Определяет, когда пожилые люди, живущие одни, в течение длительного времени не имеют взаимодействия или посетителей, и активно отправляет напоминания о заботе членам семьи, подходит для сценариев удаленного ухода за пожилыми людьми, живущими одни дома. | Навык мониторинга отсутствия сопровождения, определяющий, что одинокие пожилые люди в течение длительного времени не имеют взаимодействия или посетителей, и активно отправляет напоминания о заботе членам семьи, подходит для сценариев удаленного ухода за одинокими пожилыми людьми дома.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Determines when elderly people living alone have no interaction or vis…»

Determines when elderly people living alone have no interaction or visitors for extended periods, and actively pushes care reminders to family members, suitable for remote care scenarios for elderly people living alone at home. | 无人陪伴监测技能,判定独居老人长时间无人互动来访,主动推送关怀提醒给家属,适用于居家独居老人远程关怀场景

ClawHub Agent Skills автор: smyx-sunjinhui v1.0.11 MIT-0 30 файлов тело ≈ 1 335 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Определяет, когда пожилые люди, живущие одни, в течение длительного времени не имеют взаимодействия или посетителей, и активно отправляет напоминания о заботе…

Как процесс D 39/100 · 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
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

    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: 30. 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 39/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (unaccompanied-monitoring-analysis) не совпадает с папкой (smyx-unaccompanied-monitoring-analysis)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 4
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1335 токенов

    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
    • -254 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 282 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill has a real elderly-monitoring purpose, but it handles private home media and credentials with under-scoped identity, persistence, and transport controls that should be reviewed before use.
    LLM: suspicious (high) · 9 сент. 2026 г.