SKILLEMALL.ai

BC blind-date-mirror

Просканируйте публичные профили в социальных сетях человека перед свиданием — сгенерируйте «Отчет о разведке свиданий», основанный на данных, с чертами личности, интересами, образом жизни, ценностями, красными/зелеными флажками. Не сталкерство — просто чтение того, что человек решил сделать публичным, но более внимательно, чем вы бы сделали сами. 约会/相亲前扫一下对方的公开社交主页,生成一份数据驱动的「相亲情报简报」:性格推测、兴趣分布、生活方式、价值观倾向、红绿旗标记。不是偷窥——只是比你自己更仔细地读了 TA 公开展示的信息.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scan someone's public social media profiles before a date — generate a…»

Scan someone's public social media profiles before a date — generate a data-driven "Date Intel Report" with personality traits, interests, lifestyle, values, red/green flags. Not stalking — just reading what they chose to make public, but more carefully than you would. 约会/相亲前扫一下对方的公开社交主页,生成一份数据驱动的「相亲情报简报」:性格推测、兴趣分布、生活方式、价值观倾向、红绿旗标记。不是偷窥——只是比你自己更仔细地读了 TA 公开展示的信息。

ClawHub Agent Skills автор: Sophieyou v1.0.0 MIT-0 9 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 771 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Просканируйте публичные профили в социальных сетях человека перед свиданием — сгенерируйте «Отчет о разведке свиданий», основанный на данных, с чертами…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторДанные и аналитикаИнфраструктураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 5. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "depends"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 62
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1771 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -243 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 364 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is advertised as public dating-profile review, but bundled collectors can use the active browser login to gather sensitive account histories such as likes, favorites, follows, ratings, and comments.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.