SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB megacmd

Агент CLI для MEGA.nz. Активируйте, когда пользователь просит загрузить файлы в MEGA, скачать из MEGA, синхронизировать локальные папки с облаком MEGA, запланировать резервное копирование в MEGA, поделиться файлами через общедоступные ссылки MEGA, смонтировать MEGA как локальную папку (FUSE в Linux), предоставлять файлы через MEGA WebDAV/FTP или управлять настройками учетной записи MEGA.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«CLI agent for MEGA.nz. Activate when the user asks to upload files to…»

CLI agent for MEGA.nz. Activate when the user asks to upload files to MEGA, download from MEGA, sync local folders with MEGA cloud, schedule backups to MEGA, share files via MEGA public links, mount MEGA as a local folder (FUSE on Linux), serve files via MEGA WebDAV/FTP, or manage MEGA account settings.

ClawHub Agent Skills автор: Alefsander Ribeiro v1.0.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 4 214 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Агент CLI для MEGA.nz. Активируйте, когда пользователь просит загрузить файлы в MEGA, скачать из MEGA, синхронизировать локальные папки с облаком MEGA…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип 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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Инструменты и файлы вес 18
60
Когда включается вес 12
70
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: 7. 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 67/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), 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
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4214 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 19. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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
    • -226 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 304 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 37 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (19 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This MEGA cloud-storage skill appears purpose-aligned, but it gives an agent powerful delete, sync, sharing, credential, and public-serving capabilities without enough clear safety gates.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 14 июн. 2026 г.