SKILLEMALL.ai

BD Douban Book Search Skill

Используйте этот навык, когда пользователь хочет найти книги, получить рекомендации по книжным спискам на основе описания или узнать рейтинг Дунбань для определенного типа книг. Этот навык будет использовать поисковую систему для поиска записей в Douban Books (book.douban.com) и извлекать информацию о рейтинге в реальном времени, информацию об авторе и ссылки на книги; он также автоматически найдет прямую ссылку на чтение этой книги в WeChat Reading (https://www.google.com/search?q=%E9%93%BE%E6%8E%A5). Подходит для тех, кому нужно глубокое чтение или поиск электронных книг...

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户想要寻找书籍、根据描述推荐书单、或者查询某类书籍的豆瓣评分时使用此技能。 这个技能会通过搜索引擎查找豆瓣读书(book.douban.…»

当用户想要寻找书籍、根据描述推荐书单、或者查询某类书籍的豆瓣评分时使用此技能。 这个技能会通过搜索引擎查找豆瓣读书(book.douban.com)的条目,并抓取实时的评分、作者信息和书籍链接;并且自动寻找该书在微信读书(WeChat Reading)上的直接阅读https://www.google.com/search?q=%E9%93%BE%E6%8E%A5。适合需要深度阅读或寻找电子书...

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 210 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 3 дн назад

Используйте этот навык, когда пользователь хочет найти книги, получить рекомендации по книжным спискам на основе описания или узнать рейтинг Дунбань для…

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Douban Book Search Skill) не совпадает с папкой (find-the-book)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 210 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.