SKILLEMALL.ai

BF alltoken-call

Шесть команд AllToken в стиле слэш — /alltoken-chat, /alltoken-image, /alltoken-video, /alltoken-search, /alltoken-models, /alltoken-cost — распознаются в чате и выполняются с помощью стандартных рецептов Python. Используйте в паре с alltoken для полной загрузки проекта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Six slash-style AllToken commands — /alltoken-chat, /alltoken-image, /…»

Six slash-style AllToken commands — /alltoken-chat, /alltoken-image, /alltoken-video, /alltoken-search, /alltoken-models, /alltoken-cost — recognized in chat and run via stdlib Python recipes. Pair with alltoken for full project bootstrap.

ClawHub Agent Skills автор: AllToken v1.0.0 MIT-0 1 файл тело ≈ 4 280 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Шесть команд AllToken в стиле слэш — /alltoken-chat, /alltoken-image, /alltoken-video, /alltoken-search, /alltoken-models, /alltoken-cost — распознаются в…

Как процесс F 51/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../alltoken/SKILL.md, ../alltoken/USAGE.md

ПроцедураМедиа и видеоРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
51/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../alltoken/SKILL.md, ../alltoken/USAGE.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 1. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../alltoken/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../alltoken/USAGE.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../alltoken/SKILL.md, ../alltoken/USAGE.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): ../alltoken/SKILL.md, ../alltoken/USAGE.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4280 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 10, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 239 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a purpose-aligned AllToken command helper, but it uses an AllToken API key and runs local Python snippets that send user prompts to AllToken.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.