SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC tongcheng-travel-assistant

Поиск по всем категориям Trip.com: отели/авиабилеты/жд билеты/автобусные билеты/билеты на достопримечательности/комплексный транспорт/туристические маршруты, 7 основных категорий, включая ссылки на бронирование и актуальные цены, готов к использованию без настройки. Летние специальные предложения Trip.com, бронирование отелей и достопримечательностей в одном месте.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«同程旅行全品类搜索，酒店/机票/火车票/汽车票/景点门票/综合交通/度假线路7大品类全覆盖，含预订链接和实时价格，零配置即装即用。暑期同程旅…»

同程旅行全品类搜索，酒店/机票/火车票/汽车票/景点门票/综合交通/度假线路7大品类全覆盖，含预订链接和实时价格，零配置即装即用。暑期同程旅行特惠，景点酒店一站预订

ClawHub Agent Skills автор: 旅行技能 v1.2.2 MIT-0 4 файла тело ≈ 275 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Поиск по всем категориям Trip.com: отели/авиабилеты/жд билеты/автобусные билеты/билеты на достопримечательности/комплексный транспорт/туристические маршруты…

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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
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: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 275 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 82: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This travel-search skill appears purpose-aligned, but users should know their travel queries are sent to a fixed cloud proxy before reaching Tongcheng services.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 10 июл. 2026 г.