SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB AB-Agents-Meter-Reader

📊 Чтение показаний счетчиков по фотографиям. Электричество (дневной/ночной тариф) и вода. Сохраняет историю и генерирует сообщения для арендодателя.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«📊 Read meter readings from photos. Electricity (day/night tariffs) an…»

📊 Read meter readings from photos. Electricity (day/night tariffs) and water meters. Saves history and generates messages for landlord.

ClawHub Agent Skills автор: alexburrstudio v1.0.4 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 865 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

📊 Чтение показаний счетчиков по фотографиям.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, отчётность по ходу

ГенераторИИ 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
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:131
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    🥝 TON: UQDH…yfr
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:132
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    🥝 USDT TRC20: TE1m…HZc

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "acceptLicenseTerms"

Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 865 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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
  • -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +3Длина description 136 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +1Лицензия указана
  • +2Инструкции двуязычные (RU + EN)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This meter-reading skill mostly does what it says, but it needs review because it sends household photos through an external tool and silently looks for credentials in a root OpenClaw file.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.