SKILLEMALL.ai

AC korea-air-quality

Скилл OpenClaw для запроса, брифинга и уведомления о качестве воздуха в Южной Корее (мелкая пыль, ультрамелкая пыль, озон, общий индекс качества воздуха). Используется, когда пользователь спрашивает о качестве воздуха в корейских регионах, таких как Сеул/Сондон-гу/Бунданг, запрашивает сводку качества воздуха сегодня/сейчас, запрос на основе текущего местоположения, сохранение основного региона, уведомления о плохом качестве воздуха и брифинги о качестве воздуха каждое утро, сравнение нескольких регионов. Особенно подходит для рабочего процесса, который принимает корейские названия регионов, интерпретирует кандидатов на регион/станцию ​​измерения и определяет основной регион в порядке: общий доступ к местоположению, затем сохраненный основной регион, затем ручной ввод региона.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«대한민국 대기질(미세먼지, 초미세먼지, 오존, 통합대기) 조회·브리핑·알림을 위한 OpenClaw 스킬. 사용자가 서울/성동구…»

대한민국 대기질(미세먼지, 초미세먼지, 오존, 통합대기) 조회·브리핑·알림을 위한 OpenClaw 스킬. 사용자가 서울/성동구/분당 같은 한국 지역의 공기질을 묻거나, 오늘/지금 대기질 요약, 현재 위치 기반 조회, 기본 지역 저장, 나쁨 이상 알림, 매일 아침 대기질 브리핑, 여러 지역 비교를 원할 때 사용한다. 특히 한국 지역명 입력을 받아 지역/측정소 후보를 해석하고, 위치 공유 다음 저장된 기본 지역, 그다음 수동 지역 입력 순서로 기본 지역을 결정하는 워크플로에 적합하다.

ClawHub Agent Skills автор: twbeatles v2026.4.16 MIT-0 9 файлов тело ≈ 627 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Скилл OpenClaw для запроса, брифинга и уведомления о качестве воздуха в Южной Корее (мелкая пыль, ультрамелкая пыль, озон, общий индекс качества воздуха).

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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
  • 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: 9. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 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
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 45
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 627 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)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 271 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 5)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a legitimate Korea air-quality lookup and alert skill, with some local privacy and portability caveats users should review.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.