SKILLEMALL.ai
EN Войти

AA washing-machine-buying-consultant

Помогите пользователям выбрать стиральную машину, отвечая на вопросы о размере загрузки, скорости отжима, классе энергоэффективности и потреблении воды, чтобы найти точную вместимость и характеристики, которые им нужны — без привязки к региону и бренду.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Guide users buying a washing machine through load size, spin speed, en…»

Guide users buying a washing machine through load size, spin speed, energy rating, and water usage questions to find the exact capacity and feature specs they need — region-aware, brand-neutral.

ClawHub Agent Skills автор: Arbaz Asif v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 5 486 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Помогите пользователям выбрать стиральную машину, отвечая на вопросы о размере загрузки, скорости отжима, классе энергоэффективности и потреблении воды, чтобы…

Как процесс A 80/100 · Дойдёт до конца — слабые места: 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
80/100
Дойдёт до конца
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5486 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 80/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5486 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 109
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 9, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 194 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 109 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a markdown-only washing-machine buying advisor with no code execution, credentials, persistence, or hidden data handling.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.