SKILLEMALL.ai

BC museum-guide

Помощник по планированию маршрутов посещения музеев. Поддерживает Музей императорских сокровищ Запретного города, Национальный музей Китая, Шанхайский музей, Исторический музей Шэньси, Нанкинский музей, Хэбэйский музей и другие популярные музеи. В зависимости от продолжительности посещения, интересов и наличия детей автоматически составляет список обязательных для просмотра экспонатов, маршрут по сокровищам музея и более эффективную последовательность посещения. Подходит для поиска: планирование маршрута по музею, обязательные экспонаты Национального музея, museum itinerary, must-see artifacts.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«博物馆参观路线规划助手。支持故宫珍宝馆、国博、上博、陕历博、南博、河博等热门博物馆,根据参观时长、兴趣偏好、是否带儿童,自动生成必看文物清单…»

博物馆参观路线规划助手。支持故宫珍宝馆、国博、上博、陕历博、南博、河博等热门博物馆,根据参观时长、兴趣偏好、是否带儿童,自动生成必看文物清单、镇馆之宝路线和更高效的参观顺序。适合搜索:博物馆路线规划、国家博物馆必看、museum itinerary、must-see artifacts。

ClawHub Agent Skills автор: yangmingchen1994-dotcom v1.4.6 MIT-0 11 файлов тело ≈ 654 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Помощник по планированию маршрутов посещения музеев.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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: 11. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "trigger"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 46
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 654 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -34 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 144 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill plans museum visits using local data and a user-configured LLM, with no hidden persistence, destructive behavior, or unrelated data access found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.