SKILLEMALL.ai

AB pet-companion-journal

Создавайте и ведите отдельные архивы для каждого питомца, включая профили, ежедневные журналы, фотографии, журналы кормления, медицинские записи и напоминания об уходе. Используйте, когда пользователь хочет записать основные данные питомца, такие как имя и день рождения, сохранить фотографии питомца с подписями, отслеживать историю кормления и здоровья, просматривать приятные моменты или управлять напоминаниями для каждого питомца. Локальный и ориентированный на конфиденциальность.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create and maintain dedicated archives for each pet, including profile…»

Create and maintain dedicated archives for each pet, including profiles, daily journals, photos, feeding logs, health records, and care reminders. Use when the user wants to record pet basics such as name and birthday, save pet photos with captions, track food and health history, review warm moments, or manage reminders per pet. Local-first and privacy-conscious.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v1.1.0 MIT-0 19 файлов тело ≈ 1 153 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создавайте и ведите отдельные архивы для каждого питомца, включая профили, ежедневные журналы, фотографии, журналы кормления, медицинские записи и напоминания…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторЛичная продуктивностьИнфраструктуратип 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
70/100
Почти готов
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 19. 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 70/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 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: 6
    • 85Шаги. Шагов: 55, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1153 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • -31 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 365 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 6)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local pet journal skill that writes and reads user-directed pet records on disk, with no evidence of network exfiltration, hidden execution, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 25 июн. 2026 г.