SKILLEMALL.ai

CD token-tracker

Инструмент отслеживания расхода токенов. Используйте этот навык, когда пользователю нужно отслеживать использование токенов API, генерировать ежедневные/еженедельные отчеты о расходах, анализировать тенденции использования. Функции включают: автоматическую запись расхода токенов для каждого диалога, генерацию отчетов в виде таблиц данных, расчет тенденций использования и прогнозирование, поддержку регулярной отправки ежедневных отчетов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Token 消耗追踪工具。当用户需要监控 API token 使用情况、生成每日/每周消耗报告、分析使用趋势时使用此 Skill。功能包括:…»

Token 消耗追踪工具。当用户需要监控 API token 使用情况、生成每日/每周消耗报告、分析使用趋势时使用此 Skill。功能包括:自动记录每次对话的 token 消耗、生成数据表格报告、计算使用趋势和预测、支持定时推送日报。

ClawHub Agent Skills автор: timyljob2011-sudo v1.0.0 MIT-0 7 файлов · 3 скрипта тело ≈ 1 189 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Инструмент отслеживания расхода токенов.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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: 7. 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 41/100

  • 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 (token-tracker) не совпадает с папкой (token-tracker-daily)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1189 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
  • +3Длина description 117: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears intended for local token usage reporting, but review is warranted because it overstates automation, recommends persistent cron jobs, and its scripts can store data outside the documented skill folder.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 12 сент. 2026 г.