SKILLEMALL.ai

BF super-train

Помощник по подбору интеллектуальных схем промежуточных остановок для билетов на поезд. Поиск билетов на поезд/скоростной поезд/поезд дальнего следования/остатков билетов 12306, интеллектуальное сопоставление схем промежуточных остановок, изучение предпочтений пользователя (стратегия мест, временные предпочтения, ограничения на пересадки). Поиск билетов на поезд/остатки билетов/номера поездов/бронирование/промежуточные остановки/предпочтения мест.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«火车票智能中转方案推荐助手。查火车票/高铁票/动车票/12306余票,智能拼接中转换乘方案,学习用户偏好(坐席策略、时间偏好、中转约束)。火…»

火车票智能中转方案推荐助手。查火车票/高铁票/动车票/12306余票,智能拼接中转换乘方案,学习用户偏好(坐席策略、时间偏好、中转约束)。火车票查询/余票/车次/预订/中转换乘/坐席偏好。

ClawHub Agent Skills автор: zhangxchao v1.0.4 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 936 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник по подбору интеллектуальных схем промежуточных остановок для билетов на поезд.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {jumpUrl}

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {jumpUrl}
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 5. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: {jumpUrl}
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "icon"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {jumpUrl}
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): {jumpUrl}
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 54
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1936 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)
  • +3Длина description 94: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This train-ticket helper is mostly coherent, but it keeps detailed local travel and preference history without enough user control or retention guidance.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.