SKILLEMALL.ai

AB alibabacloud-iqs-weather-query

Запрос прогноза погоды на 7 дней с использованием веб-поиска и чтения страниц Alibaba Cloud IQS. Триггеры: «прогноз погоды», «7-дневный прогноз погоды», «недельный прогноз погоды», «погода в [городе]», «будет ли дождь», «прогноз температуры».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«7-day weather forecast query powered by Alibaba Cloud IQS web search a…»

7-day weather forecast query powered by Alibaba Cloud IQS web search and page reading. Triggers: "weather forecast", "7-day weather", "weekly weather", "weather in [city]", "will it rain", "temperature forecast"

ClawHub Agent Skills автор: lijian-github-20190615 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 380 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Запрос прогноза погоды на 7 дней с использованием веб-поиска и чтения страниц Alibaba Cloud IQS.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, согласованность, отчётность по ходу

ПроцедураGitHubДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: alibabacloud-iqs-weather-query (ClawHub)

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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (alibabacloud-iqs-weather-query) не совпадает с папкой (iqs-weather)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2380 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 211 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This weather skill mostly matches its purpose, but it tells the agent to modify its parser code after reading external weather pages.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.