SKILLEMALL.ai

AB knowair-historical

Получает исторические данные о погоде за последние 72 часа через API Caiyun Weather. Возвращает прошлую температуру, погодные условия, осадки, ветер, влажность, ощущаемую температуру и качество воздуха с регулярными интервалами. Используйте, когда пользователь спрашивает о прошлой погоде, погоде вчера, какая была температура раньше, недавней истории погоды или данных о погоде за последние несколько часов/дней.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Get historical weather data up to 72 hours back via the Caiyun Weather…»

Get historical weather data up to 72 hours back via the Caiyun Weather API. Returns past temperature, weather conditions, precipitation, wind, humidity, apparent temperature, and air quality at regular intervals. Use when the user asks about past weather, yesterday's weather, what was the temperature earlier, recent weather history, or weather data from the past few hours/days.

ClawHub Agent Skills автор: Shuo Wang v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 300 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Получает исторические данные о погоде за последние 72 часа через API Caiyun Weather.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
50
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: 3. 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 70/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 9, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 300 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 380 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This weather-history skill is coherent and disclosed, but it sends your requested coordinates and Caiyun API token to Caiyun to fetch results.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.