SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD grid-aware-energy-load-shifter

Сдвигатель нагрузки электроэнергии с учетом сети для Home Assistant. Считывает данные о ценах на электроэнергию в реальном времени (TOU, время использования, динамическое ценообразование), прогнозы производства солнечной энергии, состояние заряда аккумулятора и данные о потреблении из Home Assistant. Планирует откладываемые бытовые нагрузки (зарядка электромобиля, предварительное кондиционирование HVAC, насос для бассейна, посудомоечная машина, прачечная, водонагреватель) на окна с самыми низкими тарифами. Рассчитывает экономию затрат, оптимизирует собственное потребление солнечной энергии и поддерживает сигналы реагирования на спрос в виртуальной электростанции (VPP). Работает с Nordpool, ENTSO-e, Tibber, Octopus Energy, Amber Electric и любыми тарифными планами коммунальных служб по всему миру. Создан для оптимизации распределенных энергетических ресурсов (DER) и управления спросом в жилых домах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Grid-aware energy load shifter for Home Assistant. Reads real-time ele…»

Grid-aware energy load shifter for Home Assistant. Reads real-time electricity prices (TOU, time-of-use, dynamic pricing), solar production forecasts, battery state of charge, and consumption data from Home Assistant. Schedules deferrable household loads (EV charging, HVAC pre-conditioning, pool pump, dishwasher, laundry, water heater) to cheapest rate windows. Calculates cost savings, optimizes solar self-consumption, and supports virtual power plant (VPP) demand response signals. Works with Nordpool, ENTSO-e, Tibber, Octopus Energy, Amber Electric, and any utility rate plan worldwide. Built for distributed energy resource (DER) optimization and residential demand-side management.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 4 файла тело ≈ 1 558 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Сдвигатель нагрузки электроэнергии с учетом сети для Home Assistant.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикатип 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 38
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1558 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 690 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.