SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB mechanical-keyboard-buying-consultant

Помогает пользователям, покупающим механическую клавиатуру, отвечая на вопросы о типе переключателей, раскладке, форм-факторе, силе срабатывания, подключении и сценариях использования, чтобы определить точные характеристики, которые им нужны — без предвзятости к продажам, нейтрально к брендам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Guide users buying a mechanical keyboard through switch type, layout,…»

Guide users buying a mechanical keyboard through switch type, layout, form factor, actuation force, connectivity, and use-case questions to determine the exact specs they need — no sales bias, brand-neutral.

ClawHub Agent Skills автор: Arbaz Asif v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 4 727 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Помогает пользователям, покупающим механическую клавиатуру, отвечая на вопросы о типе переключателей, раскладке, форм-факторе, силе срабатывания, подключении…

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

СправочникИнфраструктураМаркетингтип 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4727 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 105
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 207 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 105 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill content is mostly coherent for ClawHub developer and moderation workflows, but it grants powerful repository, GitHub, and moderation authority that users should review carefully before installing.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.