SKILLEMALL.ai

BF bird-watching-mode

Рабочий процесс журнала наблюдения за птицами: запрос места при включении, определение региона eBird через superpicky-cli region-query, сохранение в workspace/bird.json; запись наблюдений (время, вид) из текста пользователя или идентификации фото по BirdID; экспорт сводки CSV для пользователя. Для вызова требуются абсолютные пути к скрипту, --workspace и файлам изображений. Используйте, когда пользователь включает режим наблюдения за птицами (观鸟模式, bird watching mode), хочет записывать птиц, экспортировать наблюдения в CSV или записывать виды с фотографий в bird.json.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Bird-watching log workflow: ask for place on enable, resolve eBird reg…»

Bird-watching log workflow: ask for place on enable, resolve eBird region via superpicky-cli region-query, persist to workspace/bird.json; record sightings (time, species) from user text or BirdID photo identify; export CSV summary for the user. Invocation requires absolute paths for script, --workspace, and image files. Use when the user enables 观鸟模式, bird watching mode, wants to log birds, export sightings to CSV, or record species from photos to bird.json.

ClawHub Agent Skills автор: yoshino-s v1.0.0 MIT-0 14 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 656 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Рабочий процесс журнала наблюдения за птицами: запрос места при включении, определение региона eBird через superpicky-cli region-query, сохранение в…

Как процесс F 54/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../superpicky-cli/SKILL.md

ПроцедураДанные и аналитикаИнфраструктуратип 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
F
54/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../superpicky-cli/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../superpicky-cli/SKILL.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../superpicky-cli/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../superpicky-cli/SKILL.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1656 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -34 из 11 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 463 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it claims: it keeps a local bird-watching log, can identify bird photos through a disclosed helper tool, and can export the log to CSV on request.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.