SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD HK Supermarket Shopping

Сравнение цен в реальном времени в супермаркетах Гонконга с использованием ежедневного мониторинга цен Совета потребителей. Для любого запроса о товаре возвращает самый дешевый супермаркет, цену и сколько можно купить на 100 долларов. Навык автоматически определяет язык запроса (английский или китайский) и отвечает на том же языке. Аутентификация не требуется; данные загружаются автоматически при первом использовании.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Real-time price comparison for Hong Kong supermarkets using the Consum…»

Real-time price comparison for Hong Kong supermarkets using the Consumer Council's daily pricewatch. For any product query, returns the cheapest supermarket, price, and how many you could buy with $100. The skill auto-detects query language (English or Chinese) and responds in the same language. No authentication required; data downloads automatically on first use.

ClawHub Agent Skills автор: Steven Ho v1.2.3 MIT-0 7 файлов тело ≈ 381 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Сравнение цен в реальном времени в супермаркетах Гонконга с использованием ежедневного мониторинга цен Совета потребителей.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

    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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 23, column 24: description: Product name, brand, or category to search. Max 200 char… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "id"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requirements"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "example_queries"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "conflicts"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "priority"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "enabled"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (HK Supermarket Shopping) не совпадает с папкой (hk-supermarket-shopping)
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 381 токенов

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 367 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The available evidence does not show malicious or review-worthy behavior, but the specific artifact files were not present for a full artifact-level inspection.
    LLM: benign (low) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.