SKILLEMALL.ai

AB property-advisor

Поиск недвижимости, проверка, сравнение, обогащение карты, память профиля, отслеживаемые объявления и управление публикацией объявлений. Используйте, когда пользователь просит арендовать, купить, искать, сравнивать, выбирать, анализировать время в пути, удобства, риски района, сохранять предпочтения по жилью, отслеживать объявления или готовить/публиковать объявление о недвижимости. Это оркестратор уровня исполнения, а не нативный парсер: он получает списки объектов через исполняемые вышестоящие навыки/плагины/клиенты, такие как ok-core-skill, gt-core-skill, или необязательные внешние поставщики, а затем нормализует результаты в контракт Property Advisor.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Property search, screening, comparison, map enrichment, profile memory…»

Property search, screening, comparison, map enrichment, profile memory, watched listings, and listing publishing orchestration. Use when the user asks to rent, buy, search, compare, shortlist, analyze commute, amenities, neighborhood risk, save housing preferences, watch listings, or prepare/publish a property listing. This is an execution-layer orchestrator, not a native crawler: it obtains listings through executable upstream skills/plugins/clients such as ok-core-skill, gt-core-skill, or optional external providers, then normalizes results into the Property Advisor contract.

ClawHub Agent Skills автор: dongzzzzzzzzz v3.1.2 MIT-0 45 файлов тело ≈ 1 510 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Поиск недвижимости, проверка, сравнение, обогащение карты, память профиля, отслеживаемые объявления и управление публикацией объявлений.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 27. 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 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 44
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1510 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 584 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 9)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a legitimate property search and publishing assistant, but it stores housing/profile data locally and can pass addresses or listing contact details to map and listing services.
    LLM: suspicious (medium) · 28 мая 2026 г.