SKILLEMALL.ai

BD dating

Ассистент по предварительной подготовке к свиданию — сканирует общедоступные профили в социальных сетях, чтобы понять интересы, личность, образ жизни и ценности человека перед встречей. Создает "Отчет о подготовке к свиданию" с картой интересов, анализом личности, темами для разговора, предложениями ресторанов и вещами, на которые стоит обратить внимание. 约会/相亲前的功课助手——扫描对方的公开社交主页,了解 TA 的兴趣、性格、生活方式和价值观。生成一份「约会准备报告」:兴趣图谱、性格洞察、聊天话题建议、餐厅推荐、注意事项。带着准备去赴约。

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pre-date research assistant — scan someone's public social media profi…»

Pre-date research assistant — scan someone's public social media profiles to understand their interests, personality, lifestyle and values before meeting them. Generates a "Dating Prep Report" with interest mapping, personality insights, conversation topics, restaurant suggestions, and things to watch out for. 约会/相亲前的功课助手——扫描对方的公开社交主页,了解 TA 的兴趣、性格、生活方式和价值观。生成一份「约会准备报告」:兴趣图谱、性格洞察、聊天话题建议、餐厅推荐、注意事项。带着准备去赴约。

ClawHub Agent Skills автор: Sophieyou v1.1.0 MIT-0 10 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 822 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Ассистент по предварительной подготовке к свиданию — сканирует общедоступные профили в социальных сетях, чтобы понять интересы, личность, образ жизни и…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторДанные и аналитикаИнфраструктураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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: 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "depends"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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 (dating) не совпадает с папкой (dating-prep)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 60
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1822 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • -241 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 407 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is framed as public dating research, but bundled collectors and storage rules can gather and retain much broader logged-in account data.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.