SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC china-hotel-price-compare

Сначала просмотрите, потом сравните цены: Skyscanner + Trip.com + Ctrip + Meituan + RollingGo — одновременное сравнение по пяти источникам, чтобы найти самую низкую цену в сети. Включает подробную информацию, такую как рейтинг, расстояние, завтрак, политика отмены. Сравнение по нескольким платформам для летних поездок, чтобы легко найти самые выгодные варианты проживания

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«先浏览再比价，飞猪+途牛+同程+美团+RollingGo五源并发比价，找出全网最低价。含评分、距离、早餐、取消政策等详细信息。暑期出行多平台…»

先浏览再比价，飞猪+途牛+同程+美团+RollingGo五源并发比价，找出全网最低价。含评分、距离、早餐、取消政策等详细信息。暑期出行多平台比价，轻松找到最划算的住宿方案

ClawHub Agent Skills автор: 旅行技能 v4.1.5 MIT-0 4 файла тело ≈ 363 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Сначала просмотрите, потом сравните цены: Skyscanner + Trip.com + Ctrip + Meituan + RollingGo — одновременное сравнение по пяти источникам, чтобы найти самую…

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: 35
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 363 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 85: 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: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its hotel-comparison purpose, but it should be reviewed because it sends travel searches through a hardcoded authenticated cloud proxy while claiming the secret is securely stored.
LLM: suspicious (high) · 26 авг. 2026 г.