SKILLEMALL.ai

BD 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 тело ≈ 1 189 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 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

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
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: clean
This skill is a local token-usage logger and report generator with disclosed local storage and optional scheduling, but users should verify its paths before use.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.