SKILLEMALL.ai

BD express-hunter

Умный менеджер отслеживания посылок. Автоматически определяет компанию-перевозчика по любому номеру отслеживания и запрашивает полный логистический маршрут + ссылку на отслеживание на карте, поддерживает пересылку SMS-сообщений от перевозчиков для автоматического извлечения номеров отслеживания для добавления в отслеживание, поддерживает управление избранным и ежедневную отправку отчетов о посылках. Охватывает более 1000 компаний-перевозчиков, таких как SF Express, J&T Express, YTO Express, ZTO Express, Yunda, JD Express, Best Express, EMS, Debon Express. Готов к использованию без настройки, непрерывное отслеживание и отчетность.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能快递追踪管家。输入任意单号自动识别快递公司并查询完整物流轨迹+地图追踪链接,支持转发快递短信自动提取单号加入追踪,支持收藏夹管理和每日定…»

智能快递追踪管家。输入任意单号自动识别快递公司并查询完整物流轨迹+地图追踪链接,支持转发快递短信自动提取单号加入追踪,支持收藏夹管理和每日定时推送快递日报。覆盖顺丰、极兔、圆通、中通、韵达、京东、百世、EMS、德邦等1000+快递公司。零配置开箱即用,持续跟踪与上报。

ClawHub Agent Skills автор: 伍毛钱 v1.0.2 MIT-0 7 файлов тело ≈ 195 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 13 ч назад

Умный менеджер отслеживания посылок.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураЛогистика и складтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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
  • 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: 7. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 195 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 134 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a real express-tracking helper, but it handles shipment data in ways users should review first.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.