SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD ai-running-coach

AI-тренер по бегу — профессиональное руководство по марафону на основе теории VDOT и периодизации тренировок. Сценарии использования: составление планов тренировок для марафона/полумарафона, анализ данных бега (TCX/GPX), расчет темпа/зон пульса, разработка стратегии соревнований, консультации по тренировкам, рекомендации по профилактике травм.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 跑步教练 - 基于 VDOT 理论和周期化训练的专业马拉松训练指导。使用场景：制定马拉松/半马训练计划、分析跑步数据（TCX/GPX）…»

AI 跑步教练 - 基于 VDOT 理论和周期化训练的专业马拉松训练指导。使用场景：制定马拉松/半马训练计划、分析跑步数据（TCX/GPX）、计算配速/心率区间、比赛策略制定、训练问题咨询、伤病预防建议。

ClawHub Agent Skills автор: kinsonhu123-mkll v1.0.1 MIT-0 9 файлов тело ≈ 909 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

AI-тренер по бегу — профессиональное руководство по марафону на основе теории VDOT и периодизации тренировок.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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: 9. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ai-running-coach) не совпадает с папкой (airunningcoach)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 84
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 909 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)
  • +3Длина description 102: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 84 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is not malicious, but its running plans and race nutrition guidance contain concrete safety and accuracy issues users should review before relying on it.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.