SKILLEMALL.ai

AF hk-mtr-next-train

Быстрый, надежный и эффективный по количеству токенов поиск времени прибытия следующего поезда MTR Гонконга с нечетким сопоставлением станций и двуязычным выводом (zh-HK/en). Используйте для запросов типа следующий поезд / ETA / время прибытия на станцию (станции), включая запросы по нескольким станциям. 港鐵實時到站資訊,支援站名容錯、多線查詢、同方向多總站拆分等功能。

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fast, reliable, and token-efficient Hong Kong MTR next-train ETA looku…»

Fast, reliable, and token-efficient Hong Kong MTR next-train ETA lookup with fuzzy station matching and bilingual output (zh-HK/en). Use for queries like next train / ETA / arrival time at station(s), including multi-station requests. 港鐵實時到站資訊,支援站名容錯、多線查詢、同方向多總站拆分等功能。

ClawHub Agent Skills автор: Tom FONG v1.0.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 831 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Быстрый, надежный и эффективный по количеству токенов поиск времени прибытия следующего поезда MTR Гонконга с нечетким сопоставлением станций и двуязычным…

Как процесс F 52/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/__pycache__/

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
52/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/__pycache__/
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/__pycache__/

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/__pycache__/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/__pycache__/
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 85Шаги. Шагов: 60, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 831 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • 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)
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 268 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Hong Kong MTR train-time lookup tool that only uses public transit APIs and a local station cache.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.