SKILLEMALL.ai

BC fishing-spot-analyzer

Интеллектуальный помощник по анализу мест для рыбалки. После загрузки фотографий места рыбалки автоматически пытается извлечь GPS-положение из EXIF, в случае неудачи предлагает пользователю ввести местоположение вручную, а затем, учитывая погоду, рельеф и информацию о рыбе, выдает полный отчет о рыбалке и рекомендации по снастям. Активируется, когда пользователь говорит: помоги проанализировать место для рыбалки, умный выбор места для рыбалки, как тут ловить рыбу, какую рыбу можно поймать сегодня в этом месте.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能钓鱼选点分析助手。上传钓点照片后,自动尝试提取 EXIF GPS 定位,失败则提示用户手动输入位置,结合天气、地形、鱼情输出完整钓鱼报告…»

智能钓鱼选点分析助手。上传钓点照片后,自动尝试提取 EXIF GPS 定位,失败则提示用户手动输入位置,结合天气、地形、鱼情输出完整钓鱼报告和装备推荐。当用户提到:帮我分析钓点、智能选钓点、这个地方钓鱼怎么样、今天这个钓点能上什么鱼 时触发。

ClawHub Agent Skills автор: wangzhanchao883 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 800 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 24 ч назад

Интеллектуальный помощник по анализу мест для рыбалки.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
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: 2. 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")

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. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 43
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1800 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -227 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 121 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This fishing helper is coherent, but it automatically reads precise photo GPS data and sends coordinates for weather lookup without clear user-facing consent.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 9 июн. 2026 г.