SKILLEMALL.ai

AC ski-assistant

Глобальный помощник по горнолыжным курортам, охватывающий 854 курорта в 40+ странах. Планируйте поездки, сравнивайте цены, анализируйте свою технику и находите лучшие предложения. 全球滑雪助手,覆盖 854 座雪场(40+ 国,中国 470 座最全)。帮你挑雪场、查价格、看动作、盯早鸟、报天气。 Триггеры / 触发词: ski, snowboard, 滑雪, 雪票, 雪场, 去哪滑, 外滑, 早鸟票, 季卡, 滑雪攻略, 动作分析, weather, budget, coaching. Естественно отвечает на обычные запросы на китайском или английском языке — специальные ключевые слова не требуются. 自然语言触发:周末去哪滑、雪票太贵了、帮我看看这个动作、万龙多少钱、早鸟票什么时候买。 Не для: нелыжных поездок, общего прогноза погоды в городе, зимних видов спорта. 不覆盖:非滑雪旅行、城市天气预报、其他运动装备。

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Global ski resort assistant covering 854 resorts across 40+ countries.…»

Global ski resort assistant covering 854 resorts across 40+ countries. Plan trips, compare prices, analyze your form, and find early-bird deals. 全球滑雪助手,覆盖 854 座雪场(40+ 国,中国 470 座最全)。帮你挑雪场、查价格、看动作、盯早鸟、报天气。 Triggers / 触发词: ski, snowboard, 滑雪, 雪票, 雪场, 去哪滑, 外滑, 早鸟票, 季卡, 滑雪攻略, 动作分析, weather, budget, coaching. Responds naturally to casual requests in Chinese or English — no special keywords needed. 自然语言触发:周末去哪滑、雪票太贵了、帮我看看这个动作、万龙多少钱、早鸟票什么时候买。 Not for: non-ski travel, general city weather, non-winter sports. 不覆盖:非滑雪旅行、城市天气预报、其他运动装备。

ClawHub Agent Skills автор: wjy v7.0.0 MIT-0 23 файла тело ≈ 1 018 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Глобальный помощник по горнолыжным курортам, охватывающий 854 курорта в 40+ странах.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
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: 23. 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 54/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1018 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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 529 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 7)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This ski assistant uses local files, web searches, and optional reminders for ski planning, but the reviewed behavior is disclosed, ski-related, and not deceptive.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 31 мая 2026 г.