SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC baidu-youjia-car

Skill Baidu Youjia · Автомобильные запросы, позволяет одним предложением запрашивать информацию о марках автомобилей, сериях, моделях, ценах, информации о дилерах. Предоставляет ключ через подтверждение по SMS и ручную настройку, готов к использованию. Используется в сценариях покупки автомобилей, связанных с ценами на автомобили, информацией о снижении цен, расчетом итоговой стоимости, справочной информацией о ценах сделок владельцев и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«百度有驾·汽车查询 Skill，一句话查询汽车品牌、车系、车型详情、价格行情、经销商信息。提供手机号验证码获取 Key + 手动配置双重方式…»

百度有驾·汽车查询 Skill，一句话查询汽车品牌、车系、车型详情、价格行情、经销商信息。提供手机号验证码获取 Key + 手动配置双重方式，开箱即用。涉及汽车价格、降价信息、落地价计算、车主成交价参考等购车场景时使用。

ClawHub Agent Skills автор: changxueyi v2.0.0 MIT-0 16 файлов тело ≈ 455 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Skill Baidu Youjia · Автомобильные запросы, позволяет одним предложением запрашивать информацию о марках автомобилей, сериях, моделях, ценах, информации о…

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
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
60
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:56
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv references/apikey-fetch.md:36
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env

Просканировано файлов: 15. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "git_url"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "visibility"

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: 7
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 455 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)
  • +3Длина description 110: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -35 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This car-pricing skill is purpose-aligned, but it needs review because it sends phone numbers to Baidu and stores or displays API keys in plaintext.
LLM: suspicious (high) · 21 июл. 2026 г.