SKILLEMALL.ai

AC haizei-worldcup-2026-skill

Навык получения данных Чемпионата мира по футболу FIFA 2026 (ЧМ США-Канада-Мексика). Собирает с Baidu Sports и sporttery.cn информацию о группах 48 команд-участниц, расписании, деталях матчей (анализ/составы/ход игры/статистика/коэффициенты), деталях команд (информация/составы/исторические результаты/данные), деталях игроков (информация/новости/данные/расписание), данных рейтинга (турнирная таблица/список игроков/рейтинг FIFA), а также получает официальные коэффициенты ставок (победа/ничья/поражение/фора/счет/общее количество голов/смешанный экспресс) от China Sports Lottery. Используйте этот навык, когда пользователю нужны данные о командах, расписании, матчах, составах, исторических результатах, рейтингах, коэффициентах ставок Чемпионата мира 2026.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«获取2026年国际足联世界杯(美加墨世界杯)数据技能。从百度体育抓取48支参赛球队的分组配置、赛程、比赛详情(分析/阵容/赛况/统计/指数)…»

获取2026年国际足联世界杯(美加墨世界杯)数据技能。从百度体育抓取48支参赛球队的分组配置、赛程、比赛详情(分析/阵容/赛况/统计/指数)、球队详情(资料/阵容/历史成绩/数据)、球员详情(资料/动态/数据/赛程)、排名数据(积分榜/球员榜/FIFA排名)等,并从中国体育彩票接入官方竞彩玩法赔率(胜平负/让球/比分/总进球/混合过关)。当用户需要查询2026世界杯球队、赛程、比赛数据、阵容、历史成绩、排名、竞彩赔率时使用此技能。A skill for retrieving 2026 FIFA World Cup data. Scrapes from Baidu Sports and sporttery.cn.

ClawHub Agent Skills автор: 无处不在 v1.0.1 MIT-0 22 файла тело ≈ 2 154 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 20 ч назад

Навык получения данных Чемпионата мира по футболу FIFA 2026 (ЧМ США-Канада-Мексика).

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

ПроцедураИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 22. 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. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 64
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2154 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 309 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)
  • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This World Cup data skill mostly matches its stated purpose, but it includes betting-odds workflows and deliberate anti-scraping User-Agent rotation that warrant review before installation.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 13 июн. 2026 г.