SKILLEMALL.ai

AB elder-care-coordinator

Используйте, когда семья координирует уход за пожилым родителем или родственником — общие списки задач, расписания проверки приема лекарств, пакеты для брифинга по визитам к врачу, отслеживание событий ухудшения состояния, листы экстренной информации и наглядное представление «кто что делает», которое необходимо братьям и сестрам, находящимся в разных часовых поясах. Создает единый источник правды из разрозненных групповых чатов и печатает инструкции для опекунов, брифинги по визитам и карточки эскалации — не являясь медицинским устройством.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when a family is coordinating care for an aging parent or relative…»

Use when a family is coordinating care for an aging parent or relative — shared task rosters, medication check-call schedules, doctor-visit briefing packets, decline-event tracking, emergency info sheets, and the 'who-is-doing-what' visibility that siblings spread across timezones need. Builds a single source of truth from scattered group chats and prints caregiver handoffs, visit briefs, and escalation cards — without being a medical device.

ClawHub Agent Skills автор: voronindenis5 v1.0.0 MIT-0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 2 530 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 16 дн назад

Используйте, когда семья координирует уход за пожилым родителем или родственником — общие списки задач, расписания проверки приема лекарств, пакеты для…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИнфраструктураРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
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 70/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 37
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2530 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 446 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an offline elder-care coordination skill that stores sensitive care information locally, with privacy risks that are disclosed but not technically protected.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 сент. 2026 г.