SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC breakfast-recommender

Интеллектуальный помощник по рекомендации завтраков, рекомендует завтраки на основе ингредиентов в холодильнике, управляет ингредиентами, записывает предпочтения и историю. Активируется, когда пользователь сообщает об ингредиентах в холодильнике, спрашивает рекомендации по завтраку, обновляет ингредиенты, устанавливает диетические предпочтения или запрашивает регулярные рекомендации по завтраку.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能早餐推荐助手，根据冰箱食材推荐早餐、管理食材、记录偏好与历史。当用户告知冰箱食材、询问早餐推荐、更新食材、设置饮食偏好、或要求定时推荐早…»

智能早餐推荐助手，根据冰箱食材推荐早餐、管理食材、记录偏好与历史。当用户告知冰箱食材、询问早餐推荐、更新食材、设置饮食偏好、或要求定时推荐早餐时激活。

ClawHub Agent Skills автор: sophiayuan v1.2.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 745 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Интеллектуальный помощник по рекомендации завтраков, рекомендует завтраки на основе ингредиентов в холодильнике, управляет ингредиентами, записывает…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 4. 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 62/100

  • 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
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 53
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 745 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 75: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This breakfast helper stores local fridge, preference, and recommendation-history files for its stated purpose, with no executable code or network behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.