SKILLEMALL.ai

BD mcd_order_skill

Заказывайте еду на вынос через официальный сервис McDonald's MCP. Используйте, когда пользователь говорит «Помоги мне заказать McDonald's», «Я хочу поесть в McDonald's», «Что вкусного есть в McDonald's», «Проверь мой заказ McDonald's», «Какие акции сейчас в McDonald's», «Сколько калорий в этом бургере» и т. д. Поддерживает полный процесс заказа McDelivery: просмотр меню, расчет цены, создание заказа, отслеживание заказа, а также запрос информации о питательной ценности и календаря акций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过麦当劳官方 MCP 服务点麦乐送外卖。当用户说「帮我点麦当劳」「我想吃麦当劳」「麦当劳有什么好吃的」「查一下我的麦当劳订单」「麦当劳最近…»

通过麦当劳官方 MCP 服务点麦乐送外卖。当用户说「帮我点麦当劳」「我想吃麦当劳」「麦当劳有什么好吃的」「查一下我的麦当劳订单」「麦当劳最近有什么活动」「这个汉堡多少卡路里」等时使用。支持麦乐送点餐全流程:浏览菜单、价格计算、创建订单、订单跟踪,以及营养信息查询和活动日历查询。

ClawHub Agent Skills автор: wujn v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 215 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Заказывайте еду на вынос через официальный сервис McDonald's MCP.

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

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип 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
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (mcd_order_skill) не совпадает с папкой (mcd-order-skill)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 36
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1215 токенов

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 139 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This McDonald's ordering skill is mostly purpose-aligned, but it handles account-linked ordering and payment artifacts with persistent local writes that deserve manual review before installation.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.