SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC football-predictor

Агент для прогнозирования и анализа футбольных матчей. Автоматически собирает данные матчей, анализирует коэффициенты, генерирует прогнозы и рекомендации, отслеживает результаты, обучается и оптимизируется. Подходит для любителей футбольных ставок, аналитиков, а также для сценариев приложений, требующих прогнозирования матчей. Автоматически активируется, когда пользователь запрашивает прогноз на футбол, анализ матча или совет по ставкам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«足球预测与分析Agent。自动采集比赛数据、分析赔率、生成预测推荐、追踪结果、学习优化。适用于足球彩民、分析师、需要赛事预测的应用场景。当用…»

足球预测与分析Agent。自动采集比赛数据、分析赔率、生成预测推荐、追踪结果、学习优化。适用于足球彩民、分析师、需要赛事预测的应用场景。当用户询问足球预测、比赛分析、投注建议时自动触发。

ClawHub Agent Skills автор: warrenop v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 180 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Агент для прогнозирования и анализа футбольных матчей.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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
  • 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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:18
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…9dM/mwVgvbZJaSNaRk+bshk…Kbz+IoId…W0Q==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:48
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…SDq+2kAA…MOe/+5cdoEdg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:83
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…FrF+LTRo…W3g==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:92
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…A6j+hAmM…GbS+kf5c…csw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:101
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…5bm+c2gQ…aG5+esrLODihIorn+Pe6F…dXA==",
    детектор

Просканировано файлов: 11. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 180 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 93: рекомендуется 120–800 символов
  • +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
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is not clear malware, but it needs Review because it presents betting predictions from mostly random mock data and includes under-disclosed persistence, broad tools, and optional external sharing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.