SKILLEMALL.ai

AB yoooclaw-world-cup-post-match-review-scene-en

Используется для создания обзоров футбольных матчей Чемпионата мира после их завершения, поддерживает стандартизированный ввод сцен, извлечение информации после матча и уведомление групп болельщиков. Используется, когда пользователю нужно кратко описать игру одним предложением, как игра прошла, кто играл лучше всех, какая тема была самой обсуждаемой после игры, или когда пользователь явно запрашивает полный обзор. В конечном ответе представляется только содержание обзора без дополнительных абзацев.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Used to generate post-match reviews of World Cup football matches, and…»

Used to generate post-match reviews of World Cup football matches, and supports standardized scene input, post-match information retrieval and fan group notification extraction. It is used when the user needs to summarize the game in one sentence, how the game was played, who played the best, the hot topic after the game, or when the user explicitly requests a full review. The final answer only presents the review content without adding additional paragraphs.

ClawHub Agent Skills автор: vivalavida-say-hi v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 5 009 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Используется для создания обзоров футбольных матчей Чемпионата мира после их завершения, поддерживает стандартизированный ввод сцен, извлечение информации…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

АнализаторТексты и документыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5009 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (yoooclaw-world-cup-post-match-review-scene-en) не совпадает с папкой (world-cup-post-match-review-scene-en)
  • 60Шаги. Шагов: 72, расплывчатых формулировок: 5
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 9
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5009 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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 463 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 72 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is mostly a football review assistant, but it can query local notifications broadly for fan discussion, so it should be reviewed before installation.
LLM: suspicious (high) · 17 июл. 2026 г.