SKILLEMALL.ai

BC prayer-times

Получайте мгновенные и точные данные о времени намаза для любой точки мира. Автоматически определяет ваш город или принимает любое название города/страны. Обрабатывает опечатки с помощью интеллектуального нечеткого поиска. Отображает время Фаджр, Восход, Зухр, Аср, Магриб и Иша в 12-часовом формате. Работает везде — Великобритания, США, Ближний Восток, Азия, Европа, Австралия, Африка. Использует метод расчета ISNA через API Aladhan. Идеально подходит для мусульман по всему миру, проверяющих ежедневное время намаза.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Get instant, accurate Islamic prayer times for any location worldwide.…»

Get instant, accurate Islamic prayer times for any location worldwide. Auto-detects your city or accepts any city/country name globally. Handles typos with smart fuzzy search. Shows Fajr, Sunrise, Dhuhr, Asr, Maghrib, and Isha times in 12-hour format. Works anywhere - UK, USA, Middle East, Asia, Europe, Australia, Africa. Uses ISNA calculation method via Aladhan API. Perfect for Muslims worldwide checking daily salah times.

ClawHub Agent Skills автор: clinicode v1.0.0 3 файла тело ≈ 774 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Получайте мгновенные и точные данные о времени намаза для любой точки мира.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. 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 55/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 774 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)
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 427 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it advertises: it fetches prayer times using location-related web services, with no hidden persistence or local data access found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.