بنقرة واحدة
restaurant-booking
// Оркестратор автоматического бронирования ресторанов: нормализует список ресторанов, формирует задачу для агента-исполнителя и валидирует результат.
// Оркестратор автоматического бронирования ресторанов: нормализует список ресторанов, формирует задачу для агента-исполнителя и валидирует результат.
| name | restaurant_booking |
| description | Оркестратор автоматического бронирования ресторанов: нормализует список ресторанов, формирует задачу для агента-исполнителя и валидирует результат. |
| version | 1.0.0 |
| type | extension |
| entry | plugin.py |
| runtime | python3 |
| permissions | ["tool"] |
| when_to_use | Используй, когда нужно забронировать ресторан: нормализовать и отранжировать список ресторанов, сформировать задачу на бронирование (дата, время, гости, имя, телефон) и проверить итоговый статус. Корректно обрабатывает: нет слота, только телефон, капча/блокер, неполные данные. |
Оркестратор для автоматизации бронирования ресторанов. Скилл готовит задачу для агента-исполнителя и проверяет результат — сам веб-навигацию не выполняет, это делает агент, которому передаётся scenario.task.
Приоритет — быстро, дёшево, однозначно. По умолчанию все инструменты возвращают компактный JSON и короткий текст задачи. Полный вывод — только при detail="full".
normalize_restaurants — принять список ресторанов, нормализовать, вернуть ранжированный шортлист.make_scenario — сформировать задачу на бронирование; scenario.task — это готовая инструкция для агента-исполнителя.validate_result — проверить отчёт агента, вернуть вердикт.Агент-исполнитель должен действовать по задаче точно:
Остановка с корректным статусом ожидается при: нет данных, только телефон, блокер.
normalize_restaurantsНормализует произвольные строки ресторанов в компактную схему, определяет канал бронирования и блокеры.
Вывод по умолчанию:
{"status":"ok","count":1,"restaurants":[{"name":"...","url":"...","channel":"online_form"}]}
detail="full" — только для отладки.
make_scenarioФормирует воспроизводимый сценарий бронирования.
Вывод по умолчанию содержит только:
idtyperestaurantbookinginputtaskexpectpoolrulesreport_keysscenario.task — прямая инструкция для агента-исполнителя.
validate_resultПроверяет отчёт агента-исполнителя, возвращает компактный вердикт:
{"status":"ok","verdict":"PASS","score":95,"final_status":"created_waiting_confirmation","critical":[],"warnings":[],"recommendation":"ok"}
detail="full" — только при нужной диагностике по чекам.
confirmed — бронь явно подтвержденаcreated_waiting_confirmation — заявка создана, ожидает звонка/смс/ручного подтвержденияnot_available — запрошенный слот недоступенalternative_proposed — предложен ближайший слот или альтернативаneeds_clarification — не хватает обязательных данных, форма не отправленаphone_only — онлайн-бронирование недоступно, только по телефонуtechnical_blocker — капча / логин / антибот / сломанная формаunknown_manual_check — финальное состояние неясно, успех не заявленcompact.normalize_restaurants — 5 с, make_scenario и validate_result — 3 с.net: скилл не открывает сайты ресторанов — это задача агента-исполнителя.read_settings: ключи и секреты не читаются.fs: состояние в рантайме не пишется.~/Ouroboros/repo.Штатный путь — через каталог OuroborosHub в десктопе:
Skills -> Marketplace -> OuroborosHub -> restaurant_booking -> Install
После установки скилл лежит в:
~/Ouroboros/data/skills/ouroboroshub/restaurant_booking/
Дальше — обычный жизненный цикл: дождаться review_skill PASS и нажать Enable на карточке. Грантов и ключей скилл не требует (permissions: [tool], env_from_settings: []).
Альтернативный путь для разработки — положить руками в ~/Ouroboros/data/skills/external/restaurant_booking/ и вызвать review_skill / Enable через UI.
Bidirectional Telegram bot bridge for Ouroboros with configurable command modes, inline keyboard control panel, and optional silent (edit-in-place) mirror.
AI-powered 2D anime generator with VLM-verified assets, video analysis via Gemini, sequential keyframes, scene continuity chain, multi-model image/video generation, LLM-powered error recovery, and parallel asset+music pipeline
Interactive Improvement Backlog widget with kanban status management, filtering data, notes, and local item creation without mutating Ouroboros core memory directly.
Hollywood-grade photorealistic video production with Gemini multimodal AV QC, parallel best-of-N candidate generation, effort-based quality control (low/regular/max), voice/dialogue synthesis, and Director cross-scene review
Agent-to-Agent protocol bridge for Ouroboros. Provides a local A2A-compatible server plus client tools for discovering and messaging other A2A agents.
Web search via DuckDuckGo — free, no API key required. Returns titles, URLs, and snippets.