SKILLEMALL.ai

AF predict

Система прогнозирования тенденций, результатов и рисков. Используйте, когда пользователь упоминает прогнозы, тенденции, сценарии или будущие результаты. Анализирует закономерности, строит прогностические модели, оценивает вероятности, генерирует сценарии и оценивает риски. Объединяет анализ данных с обоснованным суждением для реалистичных прогнозов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Prediction and forecasting system for trends, outcomes, and risks. Use…»

Prediction and forecasting system for trends, outcomes, and risks. Use when user mentions predictions, forecasts, trends, scenarios, or future outcomes. Analyzes patterns, builds forecasting models, evaluates probabilities, generates scenarios, and assesses risks. Combines data analysis with informed judgment for realistic predictions.

ClawHub Agent Skills автор: ProjectSnowWork v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 662 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Система прогнозирования тенденций, результатов и рисков.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/trends.md, references/forecasting.md, references/scenarios.md

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/trends.md, references/forecasting.md, references/scenarios.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/trends.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/forecasting.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/scenarios.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/risk.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/probability.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/trends.md, references/forecasting.md, references/scenarios.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): references/trends.md, references/forecasting.md, references/scenarios.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 662 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 337 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is not malicious, but it materially overstates its forecasting abilities and should be reviewed before relying on it.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.