SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF bring-rezepte

Используйте, когда запускаете навык OpenClaw/ClawHub Bring! для поиска рецептов в Интернете, разбора URL-адресов рецептов для получения ингредиентов и добавления ингредиентов в список покупок Bring. Охватывает поиск рецептов через web_search, разбор URL-адресов, пакетное добавление рецептов, управление списками и фильтры вдохновения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when running the OpenClaw/ClawHub Bring! skill to search recipes o…»

Use when running the OpenClaw/ClawHub Bring! skill to search recipes on the web, parse recipe URLs for ingredients, and add ingredients to a Bring shopping list. Covers recipe search via web_search, URL parsing, recipe batch-add, list management, and inspiration filters.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 6 файлов тело ≈ 2 585 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте, когда запускаете навык OpenClaw/ClawHub Bring!

Как процесс F 45/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: image_url

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
45/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: image_url
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. 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: image_url

Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: image_url
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): image_url
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 85Шаги. Шагов: 62, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2585 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 271 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.