SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB only-baby-skills

Анализ JSON схваток и JSON логов ребенка для оценки ситуации с родами/схватками у матери и состояния кормления и подгузников ребенка. Используйте, когда пользователь предоставляет (или ссылается на) файлы contractions_*.json и babyLogs_*.json и хочет узнать, в безопасности ли мать и здоров ли ребенок, или запрашивает сводку схваток, кормлений или смены подгузников.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze contraction JSON and baby log JSON to assess mum's labour/cont…»

Analyze contraction JSON and baby log JSON to assess mum's labour/contraction situation and baby's feeding and diaper status. Use when the user provides (or references) contractions_*.json and babyLogs_*.json files and wants to know if mum is safe and baby is healthy, or asks for a summary of contractions, feeding, or diaper changes.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 995 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Анализ JSON схваток и JSON логов ребенка для оценки ситуации с родами/схватками у матери и состояния кормления и подгузников ребенка.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, согласованность

АнализаторДанные и аналитикаТексты и документытип 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Согласованность вес 8
40
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 2. 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 70/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (only-baby-skills) не совпадает с папкой (only-baby-skill)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 23, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 995 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 335 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.