SKILLEMALL.ai

AB fcalendar-skill

fcalendar-skill — это инструмент для распознавания китайских выражений даты/времени и запроса праздников. **Активируйте этот навык всякий раз, когда пользователи упоминают любые термины, связанные со временем**, включая, но не ограничиваясь: 明天, 后天, 下周, 春节, 国庆节, Christmas, Monday и т. д. Он может идентифицировать и аннотировать временные выражения в тексте на естественном языке (китайском и английском), преобразовывать их в точные календарные даты и запрашивать китайские государственные праздники и обычные выходные в указанном диапазоне дат. Используйте этот навык, когда пользователи спрашивают о датах, временных выражениях, расписаниях, праздниках или когда вам нужно преобразовать относительные временные ссылки в конкретные даты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«fcalendar-skill is a Chinese date/time expression recognition and holi…»

fcalendar-skill is a Chinese date/time expression recognition and holiday query tool. **Trigger this skill whenever users mention any time-related terms**, including but not limited to: 明天, 后天, 下周, 春节, 国庆节, Christmas, Monday, etc. It can identify and annotate time expressions in natural language text (Chinese and English), resolve them to exact calendar dates, and query Chinese public holidays and normal weekends within a specified time range. Use this skill when users ask about dates, time expressions, schedules, holidays, or when you need to resolve relative time references to concrete dates.

ClawHub Agent Skills автор: youngfree v0.1.2 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 812 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

fcalendar-skill — это инструмент для распознавания китайских выражений даты/времени и запроса праздников.

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

СправочникИнфраструктураЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
30
Когда включается вес 12
70
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: fcalendar-skill is a Chinese date/time expression recognition and … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1812 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 601 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a date and Chinese holiday helper; its trigger wording is overly broad, but the artifacts do not show sensitive access, hidden behavior, or harmful actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.