SKILLEMALL.ai

AB houseplant-care

Диагностируйте причину плохого состояния комнатного растения и установите режим ухода, который ему действительно подойдет — с учетом вашего освещения, дома и того, сколько внимания вы реально готовы ему уделить. Используйте, когда вас просят: «Почему мое растение погибает?», «Как ухаживать за [растением]?», «Листья моего растения [желтеют/коричневеют/вянут]» или «Помоги мне сохранить это растение живым». Создает вероятный диагноз на основе симптомов, конкретное решение, простой текущий режим ухода (полив/освещение/подкормка) и честный совет, подходит ли это растение для вашего пространства.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diagnose why a houseplant is struggling and set a care routine it'll a…»

Diagnose why a houseplant is struggling and set a care routine it'll actually thrive on — matched to your light, home, and how much attention you'll realistically give. Use when asked why is my plant dying, how do I care for a [plant], my plant's leaves are [yellow/brown/drooping], or help me keep this plant alive. Produces a likely-cause diagnosis from the symptoms, the specific fix, a simple ongoing care routine (water/light/feed), and honest 'is this the right plant for your space' guidance.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 873 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 28 ч назад

Диагностируйте причину плохого состояния комнатного растения и установите режим ухода, который ему действительно подойдет — с учетом вашего освещения, дома и…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
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
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: pm-claude-skills, pm-claude-skills

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: 1. 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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 873 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 499 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

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