SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB Hydration Habit Tuner

Сформируйте простую ежедневную привычку пить воду с учётом расписания пользователя, используя персонализированные напоминания, план по бутылкам и 7-дневный чек-лист.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a simple daily water habit around the user's schedule using pers…»

Build a simple daily water habit around the user's schedule using personalized cues, a bottle plan, and a 7-day check-in sheet.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 604 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Сформируйте простую ежедневную привычку пить воду с учётом расписания пользователя, используя персонализированные напоминания, план по бутылкам и 7-дневный…

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск

ГенераторЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "type"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "language"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 73/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Hydration Habit Tuner) не совпадает с папкой (hydration-habit-tuner)
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 77
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2604 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 127 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a prompt-only hydration routine planner with no code, network access, or credentials, though it may ask for personal schedule and health-constraint details.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: benign · 14 мая 2026 г.