SKILLEMALL.ai

AC where-we-meet

WhereWeMeet / 约哪儿: навык для выбора места встречи для нескольких человек, ужина, обеда или свидания. Используйте, когда пользователь спрашивает «Где нам встретиться?» «约哪儿?» «Найди место, куда никому не будет далеко», «Куда пойти поесть/поиграть, если все живут далеко?», «Куда пойти на ужин?», «Куда пойти поесть?», «Первый человек из... второй человек из... третий человек из...», «А из... Б из... В из...», и указывает места отправления нескольких человек, город, тип кухни/развлечений, например, японская кухня, сычуаньский хого, хунаньская или сычуаньская кухня. По умолчанию выводится 5 вариантов мест, время в пути до каждого, количество заведений того же типа поблизости, QR-код / schemaUrl карты Gaode для мобильных устройств и страница сравнения HTML для ПК.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«WhereWeMeet / 约哪儿:多人聚会、约饭、聚餐、约会选址 skill。Use when the user asks “Where…»

WhereWeMeet / 约哪儿:多人聚会、约饭、聚餐、约会选址 skill。Use when the user asks “Where should we meet”“约哪儿”“找一个谁都不远的地方”“大家住得分散去哪吃/玩”“聚餐去哪”“约饭去哪”“第一个人在...第二个人在...第三个人住...”“A 在...B 在...C 在...”,并给出多人出发地、城市、餐饮/娱乐类型,如日料、重庆火锅、湘菜或者川菜。默认输出 5 个候选地点、各自通勤时间、附近同类店数量、移动端高德地图二维码/schemaUrl 和 PC HTML 对比页。

ClawHub Agent Skills автор: Gu_JY v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 368 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 22 ч назад

WhereWeMeet / 约哪儿: навык для выбора места встречи для нескольких человек, ужина, обеда или свидания.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
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

    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: 0. 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 59/100

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 368 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 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 273 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill matches its meeting-place purpose, but it asks the agent to run a local JavaScript file that is not included in the package while handling people’s addresses and map API keys.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 27 июн. 2026 г.