SKILLEMALL.ai

AB traffic-query

Запрашивайте и организуйте информацию о путешествиях по Китаю для авиабилетов и поездов, включая расписания, цены, продолжительность, остановки и сводные таблицы. Используйте, когда пользователь просит проверить авиабилеты, поезда, билеты на железную дорогу, вылеты в тот же/следующий день, варианты маршрутов, самые дешевые/ранние/лучшие варианты или обобщить страницу бронирования/результатов поиска с Ctrip, 12306, FlightAware, сайтов авиакомпаний или железнодорожных сайтов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query and organize China travel information for flights and trains, in…»

Query and organize China travel information for flights and trains, including schedules, prices, duration, stops, and summary tables. Use when the user asks to check flights, trains, rail tickets, same-day/next-day departures, route options, cheapest/earliest/best choices, or to summarize a booking/search results page from Ctrip, 12306, FlightAware, airline sites, or rail sites.

ClawHub Agent Skills автор: LiuBroth v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 905 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Запрашивайте и организуйте информацию о путешествиях по Китаю для авиабилетов и поездов, включая расписания, цены, продолжительность, остановки и сводные…

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

СправочникТексты и документыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Инструменты и файлы вес 18
60
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: 4. 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 71/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 63
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 905 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 381 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a read-only travel lookup helper; the main privacy consideration is any travel result page the user chooses to expose to the agent.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.