SKILLEMALL.ai

AC wol-api

Используйте этот навык, когда пользователь хочет взаимодействовать с API Wake-up On LAN (WOL) — Функции кейтеринга: просмотр продуктов/меню, оформление заказа или проверка истории заказов и баланса счета. Функции регистрации на мероприятия: проверка статуса регистрации на мероприятие, регистрация на мероприятия. Ключевые фразы: 'wake up on lan', 'catering api', 'place order', 'check my orders', 'what\'s on the menu', 'show balance', 'wol api', 'order food', 'wol registration'.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when the user wants to interact with the Wake-up On LAN…»

Use this skill when the user wants to interact with the Wake-up On LAN (WOL) API — Catering features: listing products/menu, placing an order, or checking order history and account balance. Event registration features: Checking event registration status, registering for events. Trigger phrases: 'wake up on lan', 'catering api', 'place order', 'check my orders', 'what\'s on the menu', 'show balance', 'wol api', 'order food', 'wol registration'.

ClawHub Agent Skills автор: Martin Schimmel v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 109 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык, когда пользователь хочет взаимодействовать с API Wake-up On LAN (WOL) — Функции кейтеринга: просмотр продуктов/меню, оформление заказа…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ИнтеграцияИнфраструктураТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Invalid escape sequence \' at line 2, column 384: …'place order', 'check my orders', 'what\'s on the menu', 'show balance', 'wol … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 14, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2109 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 447 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a real WOL API helper, but it gives an agent broad authenticated access that can read account data or place orders from ambiguous prompts.
    LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.