SKILLEMALL.ai

BD real-personality

REAL Personality Test — не то, кем вы себя считаете, а то, кем вас считают ваши данные. Сканирует аккаунты в социальных сетях, анализирует поведенческие данные (посты, лайки, сохранения, подписки), классифицирует по одному из 16 типов личности REAL с оценкой соответствия. Похоже на MBTI/SBTI, но основано на реальных данных, а не на самоотчетах. REAL人格测试——不是你觉得自己是谁,而是你的数据说你是谁。扫描社交账号,从行为数据(发帖/点赞/收藏/关注)中分析,归类为16种REAL人格之一。像MBTI/SBTI,但用的是真实数据而不是自我回答。

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«REAL Personality Test — not what you think you are, but what your data…»

REAL Personality Test — not what you think you are, but what your data says you are. Scan social media accounts, analyze behavioral data (posts, likes, saves, follows), classify into one of 16 REAL personality types with match score. Like MBTI/SBTI but based on real data instead of self-reported answers. REAL人格测试——不是你觉得自己是谁,而是你的数据说你是谁。扫描社交账号,从行为数据(发帖/点赞/收藏/关注)中分析,归类为16种REAL人格之一。像MBTI/SBTI,但用的是真实数据而不是自我回答。

ClawHub Agent Skills автор: Sophieyou v1.0.0 MIT-0 11 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 664 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

REAL Personality Test — не то, кем вы себя считаете, а то, кем вас считают ваши данные.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикаМаркетингИнфраструктуратип 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
D
43/100
Процесс не доведён
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: 6. 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 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (git), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1664 токенов
  • 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
  • -225 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 408 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is not clearly malicious, but it gives an agent broad access to logged-in social-media histories and stores sensitive behavioral data with limited user control.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.