SKILLEMALL.ai

AB zillow-search

Поиск объектов недвижимости в США для продажи, аренды или проданных через API zillapi, с фильтрацией по местоположению или ограничивающему прямоугольнику, цене, количеству спален, ванных комнат, площади, году постройки, типу дома и дням на Zillow. Используйте, когда пользователь просит найти дома, кондоминиумы, квартиры, аренду, проданные аналоги или объявления, соответствующие критериям в городе, почтовом индексе или районе. Не используйте для одного известного объекта (zillow-full охватывает поиск) или когда местоположение упоминается косвенно. Каждое возвращенное объявление стоит один кредит, поэтому держите max_items небольшим.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Searches US property listings for sale, for rent or sold via the zilla…»

Searches US property listings for sale, for rent or sold via the zillapi API, filtered by location or bounding box, price, beds, baths, square footage, year built, home type and days on Zillow. Use when the user asks to find homes, condos, apartments, rentals, sold comparables or listings matching criteria in a city, ZIP or area. Do not use for a single known property (zillow-full covers lookups) or when a location appears incidentally. Each returned listing costs one credit, so keep max_items tight.

ClawHub Agent Skills автор: ZillAPI v1.0.2 MIT-0 4 файла тело ≈ 556 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Поиск объектов недвижимости в США для продажи, аренды или проданных через API zillapi, с фильтрацией по местоположению или ограничивающему прямоугольнику…

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

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
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
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"

    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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 556 токенов

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 505 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent property-search skill that uses Zillapi as disclosed and does not show hidden persistence, unrelated data access, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 авг. 2026 г.