SKILLEMALL.ai

BC yunshi

Все в одном китайские гадания — Ба Цзы (Четыре столпа), Цзы Вэй Доу Шу, Ци Мэнь Дунь Цзя, И Цзин (Мэйхуа + Лю Яо), фэн-шуй, совместимость в браке, плюс ежедневный гороскоп с отправкой в Telegram/Feishu. Создано на основе iztro + lunar-typescript, без внешних API.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«All-in-one Chinese fortune-telling — BaZi (Four Pillars), ZiWei DouShu…»

All-in-one Chinese fortune-telling — BaZi (Four Pillars), ZiWei DouShu, QiMen DunJia, I Ching (Meihua + LiuYao), feng shui, marriage compatibility, plus daily horoscope push to Telegram/Feishu. Built on iztro + lunar-typescript, no external API.

ClawHub Agent Skills автор: jiajiaoy v1.3.1 MIT-0 20 файлов тело ≈ 1 399 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Все в одном китайские гадания — Ба Цзы (Четыре столпа), Цзы Вэй Доу Шу, Ци Мэнь Дунь Цзя, И Цзин (Мэйхуа + Лю Яо), фэн-шуй, совместимость в браке, плюс…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияTelegramРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 20. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 37
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1399 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -222 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -32 из 12 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 245 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local Chinese astrology skill that handles sensitive birth/profile data and optional daily push, but the sensitive flows are disclosed and no hidden upload, credential use, or destructive behavior was found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 июл. 2026 г.