SKILLEMALL.ai

AC weekly-menu

Создавайте еженедельный план питания с изображениями, рецептами и списками покупок. Ищет в Xiaohongshu (小红书) популярные сезонные рецепты, создает красиво оформленный документ Feishu с фотографиями, ссылками на источники, заголовками (для навигации по оглавлению) и флажками, а также сохраняет его в папке с рецептами. По умолчанию: 20 блюд в 6 категориях. Используйте, когда: пользователь просит составить план питания, еженедельное меню, «出菜单», «这周吃什么», «推荐菜», «下周菜单» или любой запрос, связанный с планированием еды/приготовлением пищи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate a weekly meal plan with images, recipes, and shopping lists.…»

Generate a weekly meal plan with images, recipes, and shopping lists. Searches Xiaohongshu (小红书) for trending seasonal recipes, creates a beautifully formatted Feishu document with photos, source links, headings (for table of contents navigation), and checkboxes, and stores it in the receipts folder. Default: 20 dishes across 6 categories. Use when: user asks for meal planning, weekly menu, "出菜单", "这周吃什么", "推荐菜", "下周菜单", or any food/cooking planning request.

ClawHub Agent Skills автор: BeginnerRudy v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 049 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создавайте еженедельный план питания с изображениями, рецептами и списками покупок.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 4. 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 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 39
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1049 токенов

    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
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 462 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This meal-planning skill has a coherent purpose, but it should be reviewed because it handles Feishu credentials and includes overbroad Feishu document actions without clear guardrails.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.