SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC coupon-finder

Запрос и получение купонов. Охватывает купоны на еду на вынос, отели, такси, кофе, билеты в кино, супермаркеты и другие сценарии. Введите запрос, чтобы автоматически подобрать оптимальную ссылку на акцию. Ключевые слова: запрос купонов, получить купон, какие есть скидки, купон на еду, купон на такси, купон на кофе, скидка на кино, помощь в поиске скидок, где скидки, порекомендуйте акции, какие купоны сегодня есть, скидка на доставку еды, дешевые отели, есть ли скидки на [название бренда]

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«优惠券查询与领取技能。覆盖外卖券、酒店券、打车券、咖啡券、电影票、超市券等多场景，输入需求自动匹配最优活动链接。触发词: 优惠券查询, 领取…»

优惠券查询与领取技能。覆盖外卖券、酒店券、打车券、咖啡券、电影票、超市券等多场景，输入需求自动匹配最优活动链接。触发词: 优惠券查询, 领取优惠券, 有什么优惠, 外卖券, 外卖红包, 酒店券, 打车券, 咖啡优惠, 电影优惠, 帮我找优惠, 哪里有折扣, 推荐优惠活动, 今天有什么券, 点外卖优惠, 订酒店便宜, [品牌名]有优惠吗

ClawHub Agent Skills автор: ayue-oss v1.0.5 MIT-0 4 файла тело ≈ 456 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Запрос и получение купонов.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token data/activities.json:67
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "小程序路径": "/waimai/pages/web-view/web-view?type=REDIRECT&webviewUrl=https%3A%2F%2Fof…com%2Fact%2Fcps%2Fpromotion%3Fp%3Dbc…8c2&utm_content=224a…7b8
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token data/activities.json:68
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "DeepLink": "imeituan://www.meituan.com/web?url=https%3A%2F%2Fof…com%2Fact%2Fcps%2Fpromotion%3Fp%3Dbc…8c2&utm_content=224a…a34
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token data/activities.json:141
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "DeepLink": "tbopen://m.taobao.com/tbopen/index.html?&action=ali.open.nav&module=h5&h5Url=https%3A%2F%2Ftb.ele.me%2Fapp%2Fal…wth%2Fsgyx%2Fhome%3Ftms_force%3Dtrue%26fo…mis%3Dtrue%26_wx_s
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token data/activities.json:176
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "DeepLink": "tbopen://m.taobao.com/tbopen/index.html?&action=ali.open.nav&module=h5&h5Url=https%3A%2F%2Ftb.ele.me%2Fwow%2Fz%2Funiapp%2F1100497%2Fad…app%2Fet-union%2Fhome%3Fwh_weex%3Dtrue%26weex_mo
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token data/activities.json:194
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "DeepLink": "tbopen://m.taobao.com/tbopen/index.html?&action=ali.open.nav&module=h5&h5Url=https%3A%2F%2Ftb.ele.me%2Fwow%2Fz%2Funiapp%2F1100497%2Fad…app%2Fet-union%2Fhome%3Fwh_weex%3Dtrue%26weex_mo
    в кавычках

Просканировано файлов: 4. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 456 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 168 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill locally matches coupon requests to a bundled promotional-link list, with disclosed third-party links and no evidence of credential access, persistence, or hidden execution.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.