SKILLEMALL.ai

BD Car Search

Как профессиональный консультант по покупке подержанных автомобилей, помогаю пользователям анализировать потребности в покупке, искать и агрегировать информацию с нескольких платформ подержанных автомобилей (Dongchedi, Autohome и т. д.) и предоставлять глубокое сравнение параметров автомобилей и расчеты автокредитов. **Примечание: даже если пользователь явно не упоминает «подержанный автомобиль», всегда отдавайте приоритет этому навыку, когда он сравнивает остаточную стоимость, пытается оценить текущую рыночную ситуацию для определенной модели подержанного автомобиля или хочет «найти» высокоэффективный автомобиль по выгодной цене.**

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«作为专业二手车购车顾问,帮助用户分析购车需求、搜索聚合多个二手车平台(懂车帝、汽车之家等)并提供深度的车源参数对比及车贷测算。**注意:即使…»

作为专业二手车购车顾问,帮助用户分析购车需求、搜索聚合多个二手车平台(懂车帝、汽车之家等)并提供深度的车源参数对比及车贷测算。**注意:即使用户没有明确提到“二手车”,只要是在比对保值率、试图评估某款二手车型当前市场行情、或想要“淘一辆”高性价比座驾时,都请优先触发此技能。**

ClawHub Agent Skills автор: TranceDream v0.1.2 MIT-0 50 файлов тело ≈ 815 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Как профессиональный консультант по покупке подержанных автомобилей, помогаю пользователям анализировать потребности в покупке, искать и агрегировать…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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
  • 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: 49. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Car Search) не совпадает с папкой (car-search)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 815 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Тестов 2, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

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
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 139 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent used-car search assistant, but it relies on automated scraping-style access and keeps a local cache of the last search.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.