SKILLEMALL.ai

BF lease-decoder

Разбирает договор аренды жилья простыми словами и ранжирует пункты, которые могут быть не в вашу пользу. Используйте, когда вас спрашивают «Что я подписываю?», «Разбери мой договор аренды», «Нормален ли этот договор аренды?» или «Действительно ли арендодатель может так поступить?». Выдает таблицу с разбором каждого пункта, ранжированные сигналы опасности, расчеты для преждевременного расторжения и депозита, вопросы, которые стоит задать перед подписанием, и пункты, которые действительно можно обсудить.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把住宅租赁合同解读成大白话,并对可能伤害你的条款分级排序。当有人问'我在签什么'、'帮我解读租房合同'、'这份租约正常吗'或'房东真的可以这…»

把住宅租赁合同解读成大白话,并对可能伤害你的条款分级排序。当有人问'我在签什么'、'帮我解读租房合同'、'这份租约正常吗'或'房东真的可以这样吗'时使用。产出逐条解读表、分级的警示信号、退租条款与押金的账目计算、签约前该问的问题,以及真正可以谈的条款。

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 412 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Разбирает договор аренды жилья простыми словами и ранжирует пункты, которые могут быть не в вашу пользу.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../skills/lease-decoder/SKILL.md

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../skills/lease-decoder/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../../skills/lease-decoder/SKILL.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "language"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../skills/lease-decoder/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../../../skills/lease-decoder/SKILL.md
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 412 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 126 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.