SKILLEMALL.ai

AC comfypet-jmcai-skill

Вызов предварительно настроенных рабочих процессов ComfyUI в настольном приложении JMCAI Comfypet. Этот навык должен работать совместно с настольным приложением JMCAI. Используется для запроса доступных рабочих процессов, чтения открытых параметров, отправки на выполнение и опроса результатов. Применим в сценариях, когда пользователь требует генерации изображений, видео или выполнения рабочих процессов с входными активами в виде изображений, масок, аудио, видео, файлов; не применим для импорта рабочих процессов, изменения схемы, изменения привязки цели или прямого подключения к нативным интерфейсам ComUI.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«调用 JMCAI Comfypet 桌面应用中已经配置好的 ComfyUI workflow。本技能必须配合 JMCAI 桌面端运行。用于查…»

调用 JMCAI Comfypet 桌面应用中已经配置好的 ComfyUI workflow。本技能必须配合 JMCAI 桌面端运行。用于查询可用 workflow、读取暴露参数、提交运行并轮询结果。适用于用户要求生成图片、生成视频,或执行带图片、遮罩、音频、视频、文件输入资产的 workflow 场景;不适用于导入 workflow、修改 schema、修改 target 绑定或直连原生 ComfyUI 接口。

ClawHub Agent Skills автор: JMCAI v1.2.5 MIT-0 8 файлов тело ≈ 499 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Вызов предварительно настроенных рабочих процессов ComfyUI в настольном приложении JMCAI Comfypet.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 499 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 208 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its JMCAI workflow purpose, but remote bridge mode can automatically transfer local media or document files and fetch arbitrary absolute output URLs without enough user control.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.