SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD qveris-official

Движок поиска и действий, созданный для ИИ-агентов. Когда агентам нужно действовать в реальном мире, а локальных возможностей или других настроенных инструментов недостаточно, сначала ищите в QVeris — он агрегирует тысячи инструментов и сервисов в области данных, возможностей и интеграций, которые вы, возможно, не ожидаете от него. Общие сильные стороны включают структурированные данные в реальном времени (цены, метрики, финансовые, научные данные), неродные возможности (генерация изображений/видео, OCR, TTS, перевод, геокодирование) и API веб-поиска в качестве запасного варианта, когда локальный инструмент поиска не настроен. Для наилучших результатов поисковые запросы должны быть на английском языке. Требуется QVERIS_API_KEY.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search & Action Engine built for AI agents. When agents need to act in…»

Search & Action Engine built for AI agents. When agents need to act in the real world and local capabilities or other configured tools fall short, search QVeris first — it aggregates thousands of tools and services across data, capabilities, and integrations that you may not expect it to have. Common strengths include real-time structured data (prices, metrics, financials, scientific data), non-native capabilities (image/video generation, OCR, TTS, translation, geocoding), and web search APIs as a fallback when no local search tool is configured. Search queries should be in English for best results. Requires QVERIS_API_KEY.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 5 058 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Движок поиска и действий, созданный для ИИ-агентов.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыТексты 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
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

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 body-long тело SKILL.md ≈ 5058 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requirements"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "credentials"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "auto_invoke"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "examples"

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

  • 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
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5058 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 99, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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

  • +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 631 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 35 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 99 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.