SKILLEMALL.ai

AC juhe-telecom-verify

Реальная идентификация мобильных номеров трех операторов. Проверяет соответствие номера телефона, имени и удостоверения личности, поддерживает трех операторов: China Mobile, China Unicom, China Telecom. Сценарии использования: когда пользователь говорит "реальная идентификация", "проверка реальной идентификации номера телефона", "проверка трех элементов", "совпадает ли номер телефона и имя", "соответствие удостоверения личности и номера телефона" и т. д. Проверка в реальном времени через API Juhe Data (juhe.cn), бесплатная регистрация и ежедневные бесплатные вызовы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«三网手机实名认证。验证手机号、姓名、身份证三要素是否一致,支持移动、联通、电信三网。使用场景:用户说"实名认证"、"手机号实名验证"、"验证…»

三网手机实名认证。验证手机号、姓名、身份证三要素是否一致,支持移动、联通、电信三网。使用场景:用户说"实名认证"、"手机号实名验证"、"验证三要素"、"手机号和姓名是否匹配"、"身份证和手机号一致性"等。通过聚合数据(juhe.cn)API 实时核验,免费注册每天免费调用。

ClawHub Agent Skills автор: juhe-skills v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 522 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Реальная идентификация мобильных номеров трех операторов.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 3. 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 "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 522 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

  • +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
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 137 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill performs the advertised identity check, but it handles highly sensitive identity data in ways users should review carefully before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.