SKILLEMALL.ai

AB dianping

Помощь пользователям в использовании Dianping (大众点评) для поиска ресторанов, анализа отзывов, проверки заведений, оценки предложений и принятия решений о местном образе жизни в Китае. Используйте, когда пользователь хочет найти еду, сравнить рестораны, оценить, стоит ли посещать заведение, понять рейтинги Dianping, избежать ловушек отзывов или выбрать продавцов 团购/套餐/咖啡馆/休闲娱乐/本地生活 на основе отзывов и практических сигналов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Help users use Dianping (大众点评) for restaurant discovery, review analys…»

Help users use Dianping (大众点评) for restaurant discovery, review analysis, store vetting, deal evaluation, and local lifestyle decisions in China. Use when the user wants to find food, compare restaurants, judge whether a store is worth visiting, understand Dianping ratings, avoid review traps, or choose 团购/套餐/咖啡馆/休闲娱乐/本地生活 merchants based on reviews and practical signals.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v0.1.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 050 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Помощь пользователям в использовании Dianping (大众点评) для поиска ресторанов, анализа отзывов, проверки заведений, оценки предложений и принятия решений о…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикаТексты и документыПоддержка клиентовтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 5. 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 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 45
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1050 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 374 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This instruction-only Dianping helper is purpose-aligned, with the main notice being that it may use browser inspection, including logged-in coupon or order pages when necessary.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 14 мая 2026 г.