SKILLEMALL.ai

AD baby-nap-navigator

Используйте, когда опекун спрашивает о времени дневного сна младенца/малыша, периодах бодрствования, перевозбуждении, переходах между дневными снами или составлении расписания сна на день по времени пробуждения. Вычисляет периоды бодрствования по возрастным группам, прогнозирует дневные сны и время отхода ко сну на следующие 24 часа, определяет отклонения от графика сна и перевозбуждение в конце дня, а также выводит план на день — без каких-либо медицинских советов или рекомендаций по обучению сну.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when a caregiver asks about infant/ toddler nap timing, 'wake wind…»

Use when a caregiver asks about infant/ toddler nap timing, 'wake windows', overtiredness, nap transitions, or building a daily sleep schedule from wake times. Computes age-banded wake windows, projects the next 24h of naps and bedtime, detects nap drift and late-day overtiredness, and prints a day-plan — without ever giving medical or sleep-training advice.

ClawHub Agent Skills автор: voronindenis5 v1.0.0 MIT-0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 948 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 12 дн назад

Используйте, когда опекун спрашивает о времени дневного сна младенца/малыша, периодах бодрствования, перевозбуждении, переходах между дневными снами или…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураДанные и аналитикаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

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

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 33
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1948 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 360 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed offline baby nap scheduling aid that stores caregiver-entered timing data locally and does not show hidden network, credential, or privilege behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 сент. 2026 г.