BC alltoken
Создайте модульного агента AllToken — чат, асинхронное изображение+видео, маршрутизация моделей, SDK, совместимый с OpenAI. Работает внутри Hermes, OpenClaw, Claude Code, Codex CLI, OpenCode или любой среды выполнения, загружающей SKILL.md.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Bootstrap a modular AllToken agent — chat, async image+video, model ro…»
Bootstrap a modular AllToken agent — chat, async image+video, model routing, OpenAI-compatible SDK. Works inside Hermes, OpenClaw, Claude Code, Codex CLI, OpenCode, or any runtime that loads SKILL.md.
Создайте модульного агента AllToken — чат, асинхронное изображение+видео, маршрутизация моделей, SDK, совместимый с OpenAI.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, стоимость исполнения
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Утечка данных
net-credential-useUSAGE.md:68Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)curl -H "Authorization: Bearer $ALLTOKEN_API_KEY" https://api.alltoken.ai/v1/models | jq '.data[].id'
vendor-host
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 10360 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 17, без проверки текущего состояния
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 10360 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 57, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 20. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 33 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
- +4Есть примеры (28 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.