SKILLEMALL.ai

BD ticket-monitor

Отслеживает в реальном времени наличие билетов на распроданные мероприятия на сайте Damai.cn и статус распродажи. Оповещает о выпуске билетов, возвратах или распродажах через терминал/логи, Webhook (Server酱/企业微信/钉钉/универсальный) или всплывающее окно на рабочем столе Windows. Используется, когда пользователь хочет отслеживать наличие билетов на мероприятия Damai, получать напоминания о покупке билетов, напоминания о распродаже/возврате билетов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«实时监控大麦网已开售演出的余票与售罄状态,在放票、回流票、售罄等变化时通过终端/日志、Webhook(Server酱/企业微信/钉钉/通用)…»

实时监控大麦网已开售演出的余票与售罄状态,在放票、回流票、售罄等变化时通过终端/日志、Webhook(Server酱/企业微信/钉钉/通用)或 Windows 桌面弹窗告警。当用户要监控大麦演出余票、抢票提醒、售罄/回流提醒时使用。

ClawHub Agent Skills автор: widoxm v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 381 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Отслеживает в реальном времени наличие билетов на распроданные мероприятия на сайте Damai.cn и статус распродажи. Оповещает о выпуске билетов, возвратах или…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
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

  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: 6. 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 48/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 381 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 116: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent ticket-monitoring tool, but it asks users to place a live browser session cookie in configuration to bypass anti-crawling controls without enough safety disclosure.
LLM: suspicious (high) · 30 авг. 2026 г.