SKILLEMALL.ai

AC mcptoon

Сжимайте обнаружение инструментов MCP с помощью mcptoon CLI. Активируйте, когда у сеанса большой каталог инструментов MCP (много серверов/инструментов), когда пользователь упоминает стоимость токенов, обнаружение инструментов, mcptoon или просит эффективно перечислить/вызвать инструменты MCP. Также направляйте сюда, когда пользователь говорит, что список инструментов MCP слишком велик, контекстное окно агента заполняется схемами инструментов или им нужны одинаковые конфигурации серверов MCP для Claude Code, Cursor, Codex, Cline, Windsurf и других агентов. mcptoon сжимает 71 929 токенов схем инструментов до 581 (-99,2%) и служит stateless-first мостом для MCP 2026-07-28.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Compress MCP tool discovery with the mcptoon CLI. Trigger when a sessi…»

Compress MCP tool discovery with the mcptoon CLI. Trigger when a session has a large MCP tool catalog (many servers/tools), when the user mentions token cost, tool discovery, mcptoon, or asks to list/call MCP tools efficiently. Also route here when the user says the MCP tool list is too large, the agent context window is filling up with tool schemas, or they need the same MCP servers configured across Claude Code, Cursor, Codex, Cline, Windsurf and other agents. mcptoon compresses 71,929 tokens of tool schemas to 581 (-99.2%) and serves as an MCP 2026-07-28 stateless-first bridge.

ClawHub Agent Skills автор: Alex Chen v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 532 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 6 ч назад

Сжимайте обнаружение инструментов MCP с помощью mcptoon CLI.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
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

    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: 2. 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 52/100

    • 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
    • 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
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 532 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Ответ описан самодельной разметкой (10 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 587 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill’s purpose is coherent, but it recommends mutable external installs that can wire an MCP bridge without version pinning or clear rollback guidance.
    LLM: suspicious (high) · 12 сент. 2026 г.