SKILLEMALL.ai

AD wittiot-device-skill

Запрос данных метеостанции WittIoT, поддержка метеостанций серии WittStation, предоставление данных датчиков в реальном времени (температура, влажность, давление, освещенность, скорость и направление ветра, количество осадков) и запросы исторических тенденций за 24 часа/7 дней/30 дней. Также поддерживает запрос общедоступных данных метеостанции без входа в систему с помощью короткого кода устройства.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«WittIoT气象站数据查询,支持WittStation系列气象站,提供实时温湿度、气压、光照、风速风向、降雨量等传感器数据查询,以及24小…»

WittIoT气象站数据查询,支持WittStation系列气象站,提供实时温湿度、气压、光照、风速风向、降雨量等传感器数据查询,以及24小时/7天/30天历史趋势查询。也支持通过设备短码(shortcode)免登录查询公开气象站数据。

ClawHub Agent Skills автор: WittIoT v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 153 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Запрос данных метеостанции WittIoT, поддержка метеостанций серии WittStation, предоставление данных датчиков в реальном времени (температура, влажность…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1153 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 118: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent WittIoT weather-station query tool, with the main caution being careful handling of the required API key.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.