SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC airport-lounge-finder

Поиск VIP-залов ожидания в более чем 50 аэропортах мира, поддержка поиска по аэропорту/преимуществам кредитной карты/способу доступа, охватывает карты PP/DragonPass/бизнес-залы авиакомпаний, готов к использованию без конфигурации. Поиск VIP-залов ожидания в аэропортах во время летних каникул, более комфортное ожидание и отдых.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«全球50+机场贵宾厅查询，支持按机场/信用卡权益/准入方式三维度搜索，覆盖PP卡/龙腾出行/航司休息室，零配置即装即用。暑假机场贵宾厅查询，…»

全球50+机场贵宾厅查询，支持按机场/信用卡权益/准入方式三维度搜索，覆盖PP卡/龙腾出行/航司休息室，零配置即装即用。暑假机场贵宾厅查询，休息候车更舒适

ClawHub Agent Skills автор: 旅行技能 v1.0.4 MIT-0 4 файла тело ≈ 263 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 29 ч назад

Поиск VIP-залов ожидания в более чем 50 аэропортах мира, поддержка поиска по аэропорту/преимуществам кредитной карты/способу доступа, охватывает карты…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 4. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 263 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)
  • +3Длина description 77: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local airport lounge lookup tool with no evidence of network access, data collection, persistence, or hidden privileged behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 июл. 2026 г.