SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DC playlistgen

(описание отсутствует)

Не рекомендуетсянизкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: Ju-Chiang Wang v1.0.3 MIT-0 8 файлов · 1 скрипт тело ≈ 2 900 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
D
57/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
0
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:113
    Чтение файла .env
    source .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:90
    Чтение файла .env
    source .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:152
    Чтение файла .env
    source .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv start.sh:10
    Чтение файла .env
    set -a; source .env; set +a
  • низкая Опасные команды cmd-background-process start.sh:27
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    nohup "$PYTHON" playlist_server.py >> playlist_server.log 2>&1 &

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

По спецификации Agent Skills

  • ошибка frontmatter SKILL.md: no YAML frontmatter block found
  • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
  • ошибка description-missing SKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2900 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • 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)
  • +3Длина description 0: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 0.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
PlaylistGen appears to be a real music playlist tool, but it needs Review because it can expose a music library over the network and sends library metadata to external AI providers.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.