SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF sleep-quality-analysis

Определяет стадии сна, включая засыпание, легкий сон, глубокий сон и REM; отслеживает движения тела, ночные пробуждения и апноэ во сне, подходит для сценариев мониторинга сна. | Навык анализа качества сна, определяющий стадии засыпания, легкого сна, глубокого сна и быстрого движения глаз, отслеживающий движения тела, ночные пробуждения и апноэ во сне, подходящий для сценариев мониторинга сна.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Identifies sleep stages including falling asleep, light sleep, deep sl…»

Identifies sleep stages including falling asleep, light sleep, deep sleep, and REM; monitors body movement, nighttime awakenings, and sleep apnea, suitable for sleep monitoring scenarios. | 睡眠质量分析技能，识别入睡、浅睡、深睡、快速眼动阶段，监测体动、夜间觉醒、睡眠呼吸暂停，适用于睡眠监测场景

ClawHub Agent Skills автор: smyx-sunjinhui v1.0.13 MIT-0 29 файлов тело ≈ 1 288 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Определяет стадии сна, включая засыпание, легкий сон, глубокий сон и REM; отслеживает движения тела, ночные пробуждения и апноэ во сне, подходит для сценариев…

Как процесс F 30/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
30/100
Не запустится
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 29. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 30/100

  • 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
  • 25Шаги. Шагов: 1
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (sleep-quality-analysis) не совпадает с папкой (smyx-sleep-quality-analysis)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1288 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -254 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 243 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill has a legitimate sleep-analysis purpose, but it handles sensitive sleep media through cloud APIs while silently creating/reusing account identity and local token storage.
LLM: suspicious (high) · 27 авг. 2026 г.