SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF my-fitness-claw

Ваш персональный помощник по питанию. Записывайте приемы пищи на естественном языке, автоматически отслеживайте макронутриенты (белки/углеводы/жиры) и визуализируйте свой прогресс на красивой панели мониторинга в реальном времени. Версия 1.7 добавляет автоматическое отслеживание микронутриентов на основе общих рекомендуемых суточных норм для 32-летнего мужчины. Включает аналитику здоровья на основе ИИ, память о распространенных продуктах и отслеживание ежедневного прогресса — все управляется через чат.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Your personal nutrition sidekick. Log meals in plain natural language,…»

Your personal nutrition sidekick. Log meals in plain natural language, track macros (P/C/F) automatically, and visualize your progress on a beautiful real-time dashboard. Version 1.7 adds automatic micronutrient tracking based on general 32-year-old male recommended daily intakes. Includes AI-driven health insights, common food memory, and daily progress tracking—all controlled via chat.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 15 файлов тело ≈ 782 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Ваш персональный помощник по питанию.

Как процесс F 46/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/nutrition/*.json

ПроцедураДанные и аналитикатип 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
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
46/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/nutrition/*.json
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. 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: 15. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/nutrition/*.json
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/nutrition/*.json
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/nutrition/*.json
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 782 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 390 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.