SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC nutrition-tracker

Отслеживайте ежедневные калории и макронутриенты в Obsidian, с инициализацией профиля (пол/рост/вес/цель) и проверкой соответствия целевым показателям. Включает интернационализацию (zh-CN/en-US). Используйте, когда пользователь регистрирует приемы пищи, спрашивает, достигнуты ли цели, или хочет установить/запомнить профиль питания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Track daily calories and macros in Obsidian, with profile initializati…»

Track daily calories and macros in Obsidian, with profile initialization (sex/height/weight/goal) and goal-based target checks. Includes i18n (zh-CN/en-US). Use when user logs meals, asks if targets are met, or wants to set/remember nutrition profile.

ClawHub Agent Skills автор: abstract-sum v0.1.0 8 файлов · 3 скрипта тело ≈ 430 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Отслеживайте ежедневные калории и макронутриенты в Obsidian, с инициализацией профиля (пол/рост/вес/цель) и проверкой соответствия целевым показателям.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникObsidianИнфраструктуратип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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: 8. 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 61/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 430 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 251 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill mostly matches its nutrition-tracking purpose, but its profile setup script can run unintended local code if crafted input is passed to it.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.