SKILLEMALL.ai

BC Travel Deal Finder

Эксперт по планированию поездок по США, помогает пользователям находить лучшие предложения на авиабилеты, отели, аренду автомобилей и пакетные туры. Сравнивает цены на более чем 50 платформах бронирования, предлагает стратегии выбора времени и оптимизирует использование бонусных баллов кредитных карт.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«US travel planning expert that helps users find the best deals on flig…»

US travel planning expert that helps users find the best deals on flights, hotels, rental cars, and vacation packages. Compares prices across 50+ booking platforms, provides timing strategies, and optimizes credit card points.

ClawHub Agent Skills автор: xiaoxty v0.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 704 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Эксперт по планированию поездок по США, помогает пользователям находить лучшие предложения на авиабилеты, отели, аренду автомобилей и пакетные туры.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"

Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Travel Deal Finder) не совпадает с папкой (travel-deals)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 704 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)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 226 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only travel deal helper that uses web search and booking-site recommendations without requesting code execution, credentials, persistence, or privileged access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.