SKILLEMALL.ai

AB rappi-ordering

Помощь в оформлении заказов Rappi через локальный сервис OpenClaw-Rappi HTTP. Используйте, когда пользователь просит заказать еду, продукты, лекарства, товары повседневного спроса, обед, закуски, товары для дома или что-либо «por Rappi». Навык структурирует запрос, создает черновик корзины в видимом браузере Chrome, суммирует корзину/оформление заказа, подготавливает передачу на проверку, отправляет кнопку подтверждения в нативном виде, когда она доступна, и отправляет окончательную покупку только после явного подтверждения в текущем чате.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Assisted Rappi ordering through the local openclaw-rappi HTTP service.…»

Assisted Rappi ordering through the local openclaw-rappi HTTP service. Use when the user asks to order food, groceries, pharmacy, convenience items, lunch, snacks, household basics, or anything “por Rappi”. The skill structures the request, creates a cart draft in visible Chrome, summarizes cart/checkout, prepares review handoff, sends a native approval button when available, and submits the final purchase only after exact explicit approval in the current chat.

ClawHub Agent Skills автор: zarruk v0.1.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 610 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощь в оформлении заказов Rappi через локальный сервис OpenClaw-Rappi HTTP.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторТексты и документыТорговляИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:31
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса
      nohup npm start > logs/service.out.log 2> logs/service.err.log &

    Просканировано файлов: 2. 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 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 50
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 11, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1610 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 465 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This Rappi ordering skill has clear checkout approval safeguards, but it also tells the agent to auto-install and run unpinned GitHub code as a persistent local service with access to a logged-in browser session.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.