SKILLEMALL.ai

AD hello-hitch-skill

Пассажирский помощник для карпулинга Hello. Охватывает полный процесс совместных поездок: сравнение цен, оформление заказа, приглашение водителя, отслеживание маршрута, подтверждение посадки/прибытия. Распознает команды вроде «顺风车» (карпулинг), «拼座» (совместное место), «独享» (эксклюзивное), «帮我叫车» (помоги вызвать машину), «查订单» (проверить заказ), «取消» (отменить), «司机在哪» (где водитель), а также может выводить намерение поездки из повседневных выражений, таких как «明天去机场» (завтра в аэропорт) или «下班回家» (вернуться домой с работы) и активно реагировать. Обрабатывает только реальные сценарии поездок, не вмешивается в разработку приложений, управление навигационным ПО или консультации, не связанные с поездками.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«哈啰顺风车乘客助手——覆盖询价比价、下单、邀请车主、行程追踪、确认上车/到达的完整拼车流程。识别"顺风车""拼座""独享""帮我叫车""查订…»

哈啰顺风车乘客助手——覆盖询价比价、下单、邀请车主、行程追踪、确认上车/到达的完整拼车流程。识别"顺风车""拼座""独享""帮我叫车""查订单""取消""司机在哪"等指令,也能从"明天去机场""下班回家"等日常表达中推断出行意图并主动响应。仅处理真实出行场景,不介入应用开发、导航软件操作或非出行类咨询。

ClawHub Agent Skills автор: zhujianjie-kevin v1.0.3 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 443 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Пассажирский помощник для карпулинга Hello.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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: 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2443 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 152 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a real ride-hailing skill, but it gives an agent enough authority to schedule and execute real ride actions that users should review carefully before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.