SKILLEMALL.ai
EN Войти

CF appkittie-mcp-skills

(описание отсутствует)

ClawHub Agent Skills автор: Tadas Gedgaudas v1.0.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 2 775 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: appkittie_promo.jpeg, skills/app-discovery, skills/keyword-research

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип 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
C
60/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
0
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: appkittie_promo.jpeg, skills/app-discovery, skills/keyword-research
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка frontmatter SKILL.md: no YAML frontmatter block found
  • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
  • ошибка description-missing SKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: appkittie_promo.jpeg
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: skills/app-discovery
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: skills/keyword-research
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: skills/metadata-optimization
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: skills/competitor-analysis
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: skills/growth-analysis
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: skills/revenue-analysis
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: skills/ad-intelligence
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: skills/app-marketing-context
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: tools/REGISTRY.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: appkittie_promo.jpeg, skills/app-discovery, skills/keyword-research
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 10 файла(ов): appkittie_promo.jpeg, skills/app-discovery, skills/keyword-research
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2775 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)
  • +3Длина description 0: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 0.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent App Store research skill package that uses AppKittie data and a local marketing context file, with no artifact-backed evidence of hidden or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.