SKILLEMALL.ai

AC china-travel-planner

Планируйте и оптимизируйте поездки по Китаю, используя возможности поиска flyai / Fliggy, а также данные общедоступных сетей метро при необходимости. Используйте, когда пользователь хочет спланировать внутреннюю поездку по Китаю, поездку на выходные, маршрут по городу, семейную поездку, маршрут на праздники, рекомендацию отеля, сравнение авиабилетов, список достопримечательностей, план с учетом бюджета или практическое руководство по путешествиям, которое сочетает транспорт, отель, POI и пошаговое планирование для направлений внутри материкового Китая. Также используйте, когда поездка имеет ограничения по транзиту, такие как необходимость проехать по каждой линии метро хотя бы один раз, выбор отелей с удобным доступом к метро, привязка планов к фиксированному отелю или сочетание городских поездок с близлежащими однодневными поездками.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Plan and optimize travel within China using flyai / Fliggy search capa…»

Plan and optimize travel within China using flyai / Fliggy search capabilities plus public metro-network data when needed. Use when the user wants a domestic China trip plan, weekend getaway, city itinerary, family trip, holiday route, hotel recommendation, flight comparison, attraction shortlist, budget-based plan, or a practical travel guide that combines transportation, hotel, POI, and day-by-day scheduling for destinations inside mainland China. Also use when the trip has transit constraints such as covering every metro line at least once, choosing hotels by metro convenience, anchoring plans around a fixed hotel, or mixing city travel with nearby side trips.

ClawHub Agent Skills автор: gushuaialan1 v1.0.0 MIT-0 30 файлов · 1 скрипт тело ≈ 3 612 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 24 ч назад

Планируйте и оптимизируйте поездки по Китаю, используя возможности поиска flyai / Fliggy, а также данные общедоступных сетей метро при необходимости.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Обфускация obf-hex-escape-chain page-generator/examples/guangdong-2026-04-04/data/trip-data.json:182
      Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (определение детектора / чёрного списка; тестовый файл / пример)
      "image": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/62/%E4%BD%9B%E5%B1%B1%E7%A5%96%E5%BA%99%E7%9A%84%E9%86%92%E7%8B%AE%E8%A1%A8%E6%BC%94_%28Li…ple%29.jpg/12
      детектортестовый файл
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token page-generator/examples/guangdong-2026-04-04/data/trip-data.json:182
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
      "image": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/62/%E4%BD%9B%E5%B1%B1%E7%A5%96%E5%BA%99%E7%9A%84%E9%86%92%E7%8B%AE%E8%A1%A8%E6%BC%94_%28Li…ple%29.jpg/12
      тестовый файлв кавычках
    • низкая Обфускация obf-hex-escape-chain page-generator/examples/guangdong-2026-04-04/dist/trip-data.json:182
      Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (определение детектора / чёрного списка; тестовый файл / пример)
      "image": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/62/%E4%BD%9B%E5%B1%B1%E7%A5%96%E5%BA%99%E7%9A%84%E9%86%92%E7%8B%AE%E8%A1%A8%E6%BC%94_%28Li…ple%29.jpg/12
      детектортестовый файл
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token page-generator/examples/guangdong-2026-04-04/dist/trip-data.json:182
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
      "image": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/62/%E4%BD%9B%E5%B1%B1%E7%A5%96%E5%BA%99%E7%9A%84%E9%86%92%E7%8B%AE%E8%A1%A8%E6%BC%94_%28Li…ple%29.jpg/12
      тестовый файлв кавычках

    Просканировано файлов: 30. 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 63/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (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
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 85Шаги. Шагов: 164, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3612 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 671 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 41 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 164 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (17 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a real China travel-planning skill, but its optional publishing flow can change and push a GitHub Pages branch without enough safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.