SKILLEMALL.ai

BD qimen-dunjia

Анализатор раскладов Ци Мэнь Дунь Цзя, основанный на системе Лошу с четырьмя уровнями дворцов (девять звезд Небесной сферы, три чуда и шесть ритуалов Земной сферы, восемь врат Человеческой сферы, восемь духов Божественной сферы). Поддерживает построение раскладов Ци Мэнь по времени, используемых для принятия решений о выборе времени и прогнозирования событий. Активируется, когда пользователь упоминает "Ци Мэнь Дунь Цзя", "Ци Мэнь", "Дунь Цзя", "выбор времени", "расклад Ци Мэнь", "прогноз Ци Мэнь". Построение расклада — это детерминированные расчеты + комплексная интерпретация LLM, без внешних зависимостей от API. Не подходит для: Мэй Хуа И Шу, Лю Яо И Цзин, анализа фэн-шуй, бацзы, гаданий на Таро и других областей → рекомендуется использовать маршрутизатор fortune-hub.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«奇门遁甲排盘分析器,基于洛书九宫四层盘面体系(天盘九星、地盘三奇六仪、人盘八门、神盘八神), 支持时家奇门排盘,用于择时决策和事项预测。当用…»

奇门遁甲排盘分析器,基于洛书九宫四层盘面体系(天盘九星、地盘三奇六仪、人盘八门、神盘八神), 支持时家奇门排盘,用于择时决策和事项预测。当用户提及「奇门遁甲」「奇门」「遁甲」「择时」 「奇门排盘」「奇门预测」时触发。排盘为确定性计算 + LLM 综合解读,无外部 API 依赖。 不适用于:梅花易数、六爻易经、风水分析、八字命理、塔罗占卜等其他领域 → 建议使用 fortune-hub 路由。

ClawHub Agent Skills автор: eamanc v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 180 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализатор раскладов Ци Мэнь Дунь Цзя, основанный на системе Лошу с четырьмя уровнями дворцов (девять звезд Небесной сферы, три чуда и шесть ритуалов Земной…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктураИИ и агентытип 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
D
49/100
Процесс не доведён
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. 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 "clawhub-slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "clawhub-owner"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (qimen-dunjia) не совпадает с папкой (qimen-dunjia-oracle)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1180 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 197 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local markdown-only Qimen Dunjia divination skill with disclosed optional preference memory and no code execution, network use, or credential access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.