SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC tper-hellobus

Получает в реальном времени и по расписанию время прибытия автобусов TPER в Болонье и Ферраре, Италия. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь упоминает TPER, коды автобусных остановок (цифровые, например, 4476), номера автобусных маршрутов (например, 11 или 27) или спрашивает о прибытии автобусов в Болонье или Ферраре. Триггер для запросов о времени прибытия автобусов, проверке расписания автобусов или отслеживании автобусов в реальном времени.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Get real-time and scheduled bus arrival times for TPER buses in Bologn…»

Get real-time and scheduled bus arrival times for TPER buses in Bologna and Ferrara, Italy. Use this skill whenever the user mentions TPER, bus stop codes (numeric like 4476), bus line numbers (like 11 or 27), or asks about bus arrivals in Bologna or Ferrara. Trigger for queries about when buses arrive, checking bus schedules, or real-time bus tracking.

ClawHub Agent Skills автор: rolench v0.0.2 4 файла тело ≈ 1 326 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Получает в реальном времени и по расписанию время прибытия автобусов TPER в Болонье и Ферраре, Италия.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, отчётность по ходу

СправочникРазработкаИнфраструктуратип 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
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 62/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (tper-hellobus) не совпадает с папкой (tper-hellobus-skill)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 45
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1326 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 355 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent public bus-arrival lookup skill, with a disclosed but broader-than-ideal shell-based API call that users should handle carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.