SKILLEMALL.ai

AD 起名大师

Мастер профессиональных китайских имен, специализирующийся на Пяти Элементах (五行), Восьми Триграммах (八卦), Книге Перемен (周易), тональных закономерностях (音律平仄) и исторических/культурных отсылках. Этот навык следует использовать, когда пользователи хотят назвать ребенка, оценить имя, сгенерировать варианты имен или узнать о теории китайских имен. Ключевые фразы включают «起名», «取名», «测名字», «名字好不好», «给宝宝起名», «看看这个名字», «五行缺什么», «八字起名», «周易起名», «名字打分», «英文名», «小名», «笔名» или любой запрос, связанный с созданием, оценкой или анализом китайских имен.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Professional Chinese naming master specializing in Five Elements (五行),…»

Professional Chinese naming master specializing in Five Elements (五行), Eight Trigrams (八卦), I Ching (周易), tonal patterns (音律平仄), and historical/cultural references. This skill should be used when users want to name a baby, evaluate a name, generate name suggestions, or ask about Chinese naming theory. Trigger phrases include "起名", "取名", "测名字", "名字好不好", "给宝宝起名", "看看这个名字", "五行缺什么", "八字起名", "周易起名", "名字打分", "英文名", "小名", "笔名", or any request related to creating, evaluating, or analyzing Chinese names.

ClawHub Agent Skills автор: SuperShuHaSai v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 207 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Мастер профессиональных китайских имен, специализирующийся на Пяти Элементах (五行), Восьми Триграммах (八卦), Книге Перемен (周易), тональных закономерностях…

Как процесс D 49/100 · 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
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

    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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    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 (起名大师) не совпадает с папкой (naming-master)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 83
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1207 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 501 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
    • +1Лицензия указана

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a Chinese naming guide with no executable code or hidden access, but users should choose when to share birth details or use traditional naming frameworks.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.