SKILLEMALL.ai

BF xiaomi-weather

Запрос погоды в Китае (тот же источник данных, что и в приложении Xiaomi Weather). Поддерживает название города/код города, текущую погоду, прогноз на несколько дней, качество воздуха, вероятность осадков, восход/закат. Данные полностью совпадают с приложением Xiaomi Weather, более подходят для использования в Китае, чем wttr.in.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«中国天气查询(小米天气 App 同款数据源)。支持城市名/城市代码,实时天气、多日预报、空气质量、降水概率、日出日落。数据与小米天气 App…»

中国天气查询(小米天气 App 同款数据源)。支持城市名/城市代码,实时天气、多日预报、空气质量、降水概率、日出日落。数据与小米天气 App 完全一致,比 wttr.in 更适合国内使用。

ClawHub Agent Skills автор: tonyhuya v1.0.4 MIT-0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 236 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Запрос погоды в Китае (тот же источник данных, что и в приложении Xiaomi Weather).

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/cities.tsv

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/cities.tsv
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  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: 3. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/cities.tsv
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/cities.tsv
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/cities.tsv
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 236 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 94: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a weather lookup skill with disclosed network use; the main issue is a low-risk temporary city-cache file that should be hardened.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 19 авг. 2026 г.