SKILLEMALL.ai

A dining

Dining OS v2.1——硬核膳食决策引擎。当用户面临"今天吃什么/做什么饭/点什么外卖"的决策困境时立即触发。覆盖场景:为1-N人规划下厨/堂食/外卖菜单、家庭/商务/同学聚餐方案设计、减脂增肌健身餐规划、厨艺展示选菜、露营/火锅/全素等特殊场景。核心能力:约束满足优化(忌口/过敏/健康红线)、快速盲选与深度定制双轨路由、四专家联合评审、渐进式口味画像记忆。不触发:用户仅在询问菜谱做法步骤、食材知识普及、营养学理论,而没有"帮我决定/推荐/规划"的决策意图时。

ClawHub Agent Skills автор: ChenChen v2.1.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 1 345 токенов открыть источник ↗ проанализирован 24 ч назад
ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
A
92/100
Общая оценка
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
  2. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  3. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессная зрелость 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: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1345 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

  • +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
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 236 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a meal-planning skill with no executable code or exfiltration behavior, but it may summarize dietary and health details into reusable profile text.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.