SKILLEMALL.ai

BF child-dangerous-behavior-recognition-analysis

Распознает опасное поведение детей, такое как лазание, игры с огнем, прикосновение к источникам питания и опасные действия у окон, предоставляя оповещения в реальном времени. Подходит для надзора за безопасностью детей в таких сценариях, как дома, детские сады и ясли. | 儿童危险行为识别技能,识别攀爬、玩火、触电源、窗边危险动作并实时预警,适用于家庭、幼儿园、托儿所等场景儿童安全监护

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detects climbing, playing with fire, touching power sources, and dange…»

Detects climbing, playing with fire, touching power sources, and dangerous actions near windows, providing real-time alerts. It is suitable for child safety supervision in scenarios such as homes, kindergartens, and nurseries. | 儿童危险行为识别技能,识别攀爬、玩火、触电源、窗边危险动作并实时预警,适用于家庭、幼儿园、托儿所等场景儿童安全监护

ClawHub Agent Skills автор: smyx-skills v1.0.13 MIT-0 30 файлов тело ≈ 1 266 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Распознает опасное поведение детей, такое как лазание, игры с огнем, прикосновение к источникам питания и опасные действия у окон, предоставляя оповещения в…

Как процесс F 30/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
30/100
Не запустится
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 30. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 30/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 25Шаги. Шагов: 1
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (child-dangerous-behavior-recognition-analysis) не совпадает с папкой (smyx-child-dangerous-behavior-recognition-analysis)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1266 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -252 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 286 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches child-safety video analysis, but it silently creates or reuses account identity, stores tokens locally, and queries cloud history for sensitive child-monitoring reports.
LLM: suspicious (high) · 27 авг. 2026 г.