SKILLEMALL.ai

AB commute-traffic

Проверка условий дорожного движения в реальном времени для маршрута между двумя точками с использованием TomTom. Используйте, когда пользователь спрашивает о трафике, времени в пути, лучшем времени для выезда, условиях вождения или загруженности дорог. Пользователь предоставляет пункт отправления и назначения в диалоговом режиме — извлеките их из контекста.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Check real-time traffic conditions for a route between two locations u…»

Check real-time traffic conditions for a route between two locations using TomTom. Use when the user asks about traffic, commute time, best time to leave, driving conditions, or road congestion. The user provides origin and destination conversationally — extract them from context.

ClawHub Agent Skills автор: Xavjer v0.1.0 5 файлов тело ≈ 890 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проверка условий дорожного движения в реальном времени для маршрута между двумя точками с использованием TomTom.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (commute-traffic) не совпадает с папкой (openclaw-commute-traffic)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 890 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 281 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill appears to do real commute traffic lookups, but its instructions can lead an agent to place user-provided locations directly into a shell command.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.