SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD claw-mbti

Диагностика MBTI-типа личности по лобстеру. На основе модели взаимодействия пользователя с лобстером анализирует и генерирует отчет о MBTI-типе личности лобстера. Активируется, когда пользователь говорит «проверь мой MBTI», «какой ты лобстер», «диагностика лобстера».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«龙虾MBTI性格诊断。基于用户与龙虾的互动模式，分析并生成龙虾的MBTI人格报告。当用户说"测测我的MBTI"、"你是什么龙虾"、"龙虾诊断…»

龙虾MBTI性格诊断。基于用户与龙虾的互动模式，分析并生成龙虾的MBTI人格报告。当用户说"测测我的MBTI"、"你是什么龙虾"、"龙虾诊断"时触发。

ClawHub Agent Skills автор: xiaoyang0807 v1.5.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 032 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Диагностика MBTI-типа личности по лобстеру.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: claw-mbti (ClawHub)

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 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (claw-mbti) не совпадает с папкой (myagent-mbti)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 46
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1032 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 75: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a playful personality-report tool, but it profiles recent chat history and memory without a clear opt-in and packages the result for sharing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.