SKILLEMALL.ai

AF food-travel

Планирование гастрономических путешествий — рекомендация лучших городов для блюда или кухни, создание гастрономических карт городов с маршрутами ресторанов по приемам пищи и составление полных гастрономических маршрутов с перелетами, отелями и расписанием питания. Используйте, когда пользователь спрашивает о гастрономических путешествиях, турах по еде, гастрономических турах, путеводителях по еде, блюдах, которые обязательно нужно попробовать, рекомендациях ресторанов для путешествий или фразах вроде «我想吃烤鸭去哪», «成都美食攻略», «3天吃遍西安», «周末广州美食游», «为了吃去旅行», «plan a food trip».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Plan food-driven travel experiences — recommend best cities for a dish…»

Plan food-driven travel experiences — recommend best cities for a dish or cuisine, generate city food maps with meal-by-meal restaurant routes, and build complete food-centric itineraries with flights, hotels, and dining schedules. Use when the user asks about food travel, food trips, eating tours, food guides, must-eat dishes, restaurant recommendations for travel, or phrases like "我想吃烤鸭去哪", "成都美食攻略", "3天吃遍西安", "周末广州美食游", "为了吃去旅行", "plan a food trip".

ClawHub Agent Skills автор: ZzziLin v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 107 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Планирование гастрономических путешествий — рекомендация лучших городов для блюда или кухни, создание гастрономических карт городов с маршрутами ресторанов по…

Как процесс F 56/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {url}, {picUrl}, {mainPic}

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
56/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {url}, {picUrl}, {mainPic}
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: {url}
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: {picUrl}
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: {mainPic}

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {url}, {picUrl}, {mainPic}
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): {url}, {picUrl}, {mainPic}
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1107 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 456 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a food-travel planning skill that uses external search and travel lookup results in a disclosed, purpose-aligned way, with normal caution around third-party links.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.