SKILLEMALL.ai

AC lottery-helper

Помощник по проверке результатов лотереи и рекомендациям. Запрашивает информацию о розыгрышах Shuangseqiu, Daletou, Pailie San, Pailie Wu, Fucai 3D, Beijing Happy 8, Qilecai, Qixingcai; поддерживает запросы по последнему розыгрышу, указанному розыгрышу или временному интервалу; автоматически экспортирует результаты в txt/md/xlsx/sqlite; генерирует рекомендованные комбинации номеров на основе исторических данных и объясняет основу расчета. Ключевые слова: лотерея, розыгрыш, проверка лотереи, Shuangseqiu, Daletou, Pailie San, рекомендованные номера, данные лотереи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«彩票开奖查询与推荐助手。查询双色球、大乐透、排列三、排列五、福彩3D、北京快乐8、七乐彩、七星彩的开奖信息,支持最新一期、指定期数或时间段查…»

彩票开奖查询与推荐助手。查询双色球、大乐透、排列三、排列五、福彩3D、北京快乐8、七乐彩、七星彩的开奖信息,支持最新一期、指定期数或时间段查询;自动将结果导出为 txt/md/xlsx/sqlite;根据历史数据生成推荐号码组合并说明计算依据。触发词:彩票、开奖、查彩、双色球、大乐透、排列三、推荐号码、彩票数据。

ClawHub Agent Skills автор: zhuce1ge v1.0.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 741 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник по проверке результатов лотереи и рекомендациям.

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

ПроцедураExcelИнфраструктуратип 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
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: 7. 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 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: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 741 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 157 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This lottery helper does what it says: it fetches public lottery results, can export them to user-chosen files, and generates entertainment-only number recommendations.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.