BB travel-destination-brochure
Создает сценарии и брошюры для туристических направлений на основе названия города. Получает изображения улиц и достопримечательностей из OpenStreetCam и Wikimedia Commons, затем использует VLM Run (vlmrun) для создания видеоролика о путешествии и плана поездки. Используйте, когда пользователь хочет получить туристическую брошюру, путеводитель, видеоролик о путешествии или план поездки для города.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build travel destination scenarios and brochures from a city name. Fet…»
Build travel destination scenarios and brochures from a city name. Fetches street-level and landmark imagery from OpenStreetCam and Wikimedia Commons, then uses VLM Run (vlmrun) to generate a travel video and a travel plan. Use when the user wants a travel brochure, destination guide, travel video, or travel planning for a city.
Создает сценарии и брошюры для туристических направлений на основе названия города.
Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- 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 · 6
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 6
-
средняя Опасные команды
cmd-execpolicy-bypassREADME.md:52Запуск PowerShell с обходом execution policypowershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
-
средняя Опасные команды
cmd-pipe-to-shell-known-hostREADME.md:59Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
-
средняя Опасные команды
cmd-execpolicy-bypassSKILL.md:54Запуск PowerShell с обходом execution policypowershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
-
средняя Опасные команды
cmd-pipe-to-shell-known-hostSKILL.md:63Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
-
средняя Опасные команды
cmd-shell-rcSKILL.md:130Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)echo 'export VLMRUN_API_KEY="your-api-key-here"' >> ~/.bashrc
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:366Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)- Confirm `VLMRUN_API_KEY` is set correctly: `echo $VLMRUN_API_KEY` (macOS/Linux) or `echo $env:VLMRUN_API_KEY` (Windows)
Просканировано файлов: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 70, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3828 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 330 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
- +4Есть примеры (24 блоков кода)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.