SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC Pod Point Watcher

Отслеживает статус зарядной станции Pod Point в реальном времени, используя общедоступный конечный узел статуса Pod Point.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill monitors the live status of a specific Pod Point charging p…»

This skill monitors the live status of a specific Pod Point charging pod using Pod Point's public status endpoint.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 255 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Отслеживает статус зарядной станции Pod Point в реальном времени, используя общедоступный конечный узел статуса Pod Point.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

Процедуратип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
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

    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: 3. 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)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Pod Point Watcher) не совпадает с папкой (podpoint)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 255 токенов

    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
    • +3Длина description 114: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.