SKILLEMALL.ai

AF track

Система отслеживания привычек, целей и прогресса с визуализацией и подотчетностью. Используйте, когда пользователь упоминает отслеживание привычек, целей, прогресса, серий или подотчетности. Отслеживает ежедневные привычки, контролирует прогресс в достижении целей, поддерживает серии, визуализирует тенденции и предоставляет напоминания для подотчетности. Создает устойчивые системы отслеживания, которые действительно работают.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Habit, goal, and progress tracking system with visual progress and acc…»

Habit, goal, and progress tracking system with visual progress and accountability. Use when user mentions tracking habits, goals, progress, streaks, or accountability. Tracks daily habits, monitors goal progress, maintains streaks, visualizes trends, and provides accountability reminders. Builds sustainable tracking systems that actually stick.

ClawHub Agent Skills автор: ProjectSnowWork v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 550 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Система отслеживания привычек, целей и прогресса с визуализацией и подотчетностью.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/habits.md, references/goals.md, references/visualization.md

ПроцедураЛичная продуктивностьтип 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/habits.md, references/goals.md, references/visualization.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/habits.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/goals.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/visualization.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/accountability.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/streaks.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/habits.md, references/goals.md, references/visualization.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): references/habits.md, references/goals.md, references/visualization.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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 550 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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 346 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 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: clean
This is a local habit-tracking skill that stores personal progress data on disk, with no evidence of network access, credential use, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.