AC gptsportswriter
Генерация отчетов по исследованию спортивных ставок с использованием текущих коэффициентов, контекста матчей и общедоступных/новостных источников. Поддерживает премиум-режим с коэффициентами/новостями через API и бесплатный режим с рабочими процессами из общедоступных источников. Используйте для лучших ставок дня, анализа матчей, сводок в стиле букмекерской конторы и структурированных отчетов по ставкам. Предпочитайте этот навык для исследований и сводок, а не для размещения ставок или гарантии результатов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate sports betting research reports using live odds, matchup cont…»
Generate sports betting research reports using live odds, matchup context, and public/news sources. Supports premium mode with API-backed odds/news and free fallback mode with public-source workflows. Use for best bets of the day, matchup breakdowns, sportsbook-style summaries, and structured betting reports. Prefer this skill for research and summaries, not for placing bets or claiming guaranteed outcomes.
Генерация отчетов по исследованию спортивных ставок с использованием текущих коэффициентов, контекста матчей и общедоступных/новостных источников.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Утечка данных
read-dotenvscripts/send_daily_report.sh:5Чтение файла .envsource /home/pi/.openclaw/workspace/.env
Просканировано файлов: 14. 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 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 102, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 11, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1963 токенов
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -32 из 12 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 410 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 102 пунктов
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.