SKILLEMALL.ai

AC location-safety

Локационный мониторинг безопасности с автоматическими оповещениями и эскалацией. Используйте при настройке мониторинга безопасности для пользователя, отслеживании его местоположения, проверке наличия опасностей поблизости (погода, землетрясения, качество воздуха, местные чрезвычайные ситуации) или настройке эскалации экстренных контактов. Также включает мониторинг самосохранения для хост-машины агента. Триггеры по запросам об оповещениях безопасности, отслеживании местоположения, мониторинге чрезвычайных ситуаций, "обеспечь мою безопасность" или "следи за собой".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Location-based safety monitoring with automatic alerts and escalation.…»

Location-based safety monitoring with automatic alerts and escalation. Use when setting up safety monitoring for a user, tracking their location, checking for nearby dangers (weather, earthquakes, air quality, local emergencies), or configuring emergency contact escalation. Also includes self-preservation monitoring for the agent's host machine. Triggers on requests about safety alerts, location tracking, emergency monitoring, "keep me safe," or "monitor yourself."

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 9 файлов тело ≈ 2 220 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Локационный мониторинг безопасности с автоматическими оповещениями и эскалацией.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияWhatsAppИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
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: 9. 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 50/100

    • 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: 6, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (location-safety) не совпадает с папкой (location-safety-skill)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 38
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2220 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

    • +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
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 469 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 28 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +4Есть примеры (18 блоков кода)
    • +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.