SKILLEMALL.ai

AD gog-dormant-sweep

Сканируйте библиотеку GOG на наличие установленных игр, в которые не играли более 30 дней, отправляйте сводный отчет по электронной почте через himalaya и добавляйте напоминания по каждой игре в список Apple Reminders Gaming. Используйте, когда: (1) пользователь хочет очистить или просмотреть неиспользуемые игры GOG, (2) пользователь запрашивает напоминание об очистке игр, (3) пользователь хочет автоматизировать уведомления о неиспользуемых играх. Требуется: JSON библиотеки GOG, himalaya CLI для электронной почты, remindctl CLI для Apple Reminders.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scan GOG library for installed games not played in 30+ days, email a s…»

Scan GOG library for installed games not played in 30+ days, email a summary report via himalaya, and add per-game reminders to Apple Reminders Gaming list. Use when: (1) user wants to clean up or review dormant GOG games, (2) user asks for a game cleanup reminder, (3) user wants dormant game notification automation. Requires: GOG library JSON, himalaya CLI for email, remindctl CLI for Apple Reminders.

ClawHub Agent Skills автор: terrycarter1985 v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 411 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сканируйте библиотеку GOG на наличие установленных игр, в которые не играли более 30 дней, отправляйте сводный отчет по электронной почте через himalaya и…

Как процесс D 40/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияДанные и аналитикаИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
40/100
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100

    • 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: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 411 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 405 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill does what it advertises: scans a local GOG library file, then can email a report and create Apple Reminders when run normally.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.