SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB cold-chain-risk-calculator

Расчет рисков температурных отклонений при транспортировке в холодовой цепи. Оценивает риск маршрута, пригодность упаковки и требования к мониторингу для биологических образцов и фармацевтических препаратов, требующих транспортировки при контролируемой температуре.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Calculate temperature excursion risks for cold chain transport. Assess…»

Calculate temperature excursion risks for cold chain transport. Assesses route risk, packaging suitability, and monitoring requirements for biological samples and pharmaceuticals requiring controlled-temperature shipping.

ClawHub Agent Skills автор: AIpoch v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 371 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Расчет рисков температурных отклонений при транспортировке в холодовой цепи.

Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, согласованность

АнализаторИнфраструктуратип 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
77/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Согласованность вес 8
40
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill-author"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "status"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 77/100

    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (cold-chain-risk-calculator) не совпадает с папкой (cold-chain-risk-calculator-1)
    • 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
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1371 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 221 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local cold-chain risk calculator with no hidden network, credential, persistence, or destructive behavior, though its documentation overstates what the script actually does.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.