SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB k-cinema-bridge

Запрашивает корейские мультиплексные (Lotte Cinema, CGV, Megabox) рейтинги кассовых сборов и данные предстоящих фильмов, обогащенные деталями KOBIS. Используйте, когда пользователь спрашивает о корейских фильмах, идущих в прокате, рейтингах кассовых сборов, предстоящих релизах или хочет получить рекомендации фильмов по жанру, режиссеру, актеру или рейтингу.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query Korean multiplex (Lotte Cinema, CGV, Megabox) box office ranking…»

Query Korean multiplex (Lotte Cinema, CGV, Megabox) box office rankings and upcoming movie data enriched with KOBIS details. Use when the user asks about Korean movies currently showing, box office rankings, upcoming releases, or wants movie recommendations based on genre, director, actor, or rating.

ClawHub Agent Skills автор: U-Yeong Ju v0.1.1 3 файла тело ≈ 1 118 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Запрашивает корейские мультиплексные (Lotte Cinema, CGV, Megabox) рейтинги кассовых сборов и данные предстоящих фильмов, обогащенные деталями KOBIS.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

СправочникИнфраструктуратип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
55
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 73/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1118 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 301 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill only helps an agent fetch public Korean cinema listings from a disclosed read-only web API.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.