SKILLEMALL.ai

AC agent-cron-service

Запуск размещенного агента по расписанию cron — ежедневные сводки, мониторинг работоспособности, периодические скрапинг, периодические отчеты — которые срабатывают сами по себе и тарифицируются ровно один раз с идемпотентным биллингом и лимитами расходов. Используйте, когда пользователь хочет настроить cron-задачу / запланированную задачу / повторяющуюся задачу / запустить агента по расписанию / получить ежедневную сводку / выполнить периодический скрапинг / получить состояние фоновой задачи, которое сохраняется после одного хода разговора, без запуска или финансирования собственного сервера, базы данных или планировщика.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run a hosted agent on a cron schedule — daily digests, uptime monitors…»

Run a hosted agent on a cron schedule — daily digests, uptime monitors, recurring scrapes, periodic reports — that fire on their own and bill exactly-once with idempotent billing and spend caps. Use when the user wants a cron job / scheduled task / recurring task / to run an agent on a schedule / a daily digest / a periodic scrape / a stateful background job that survives past a single conversation turn, without running or funding their own server, database, or scheduler.

ClawHub Agent Skills автор: StructureIntelligence v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 907 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Запуск размещенного агента по расписанию cron — ежедневные сводки, мониторинг работоспособности, периодические скрапинг, периодические отчеты — которые…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
50
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: 2. 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 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 907 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 476 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed SettleMesh scheduling helper for hosted recurring agents, with billing and authentication risks that fit its stated purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.