SKILLEMALL.ai

AB meal-prep-os

Превратите то, что есть в холодильнике, и 90 минут в воскресенье в неделю, которая в основном кормит сама себя — план приготовления нескольких блюд из одного ингредиента, метод компонентов (основы, белки, соусы, которые комбинируются так, чтобы остатки не надоедали), честные сроки хранения продуктов с пометками и заранее решенная проблема четверга. Используйте, когда кто-то говорит «подготовь мне еду на неделю», «что приготовить из того, что у меня есть», «мы тратим слишком много на еду на вынос» или «мне надоело есть одно и то же четыре дня». Создает план приготовления в воскресенье, карту комбинаций и разницу в покупках.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn what's actually in the fridge and 90 minutes on Sunday into a wee…»

Turn what's actually in the fridge and 90 minutes on Sunday into a week that mostly feeds itself — a cook-once-eat-thrice batch plan, the component method (bases, proteins, sauces that recombine so leftovers don't bore you), honest food-safety day-counts flagged, and the Thursday problem solved in advance. Use when someone says 'meal prep my week', 'what do I cook with what I have', 'we spend too much on takeaway', or 'I'm sick of eating the same thing four days'. Produces the Sunday cook plan, the recombination map, and the shopping delta.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 1 239 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Превратите то, что есть в холодильнике, и 90 минут в воскресенье в неделю, которая в основном кормит сама себя — план приготовления нескольких блюд из одного…

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

ГенераторЛичная 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 1 месте: 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: 24
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1239 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 546 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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