SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD quicker-connector

Интеграция с инструментом автоматизации Quicker, чтение, поиск и выполнение списков действий Quicker. Поддержка двойных источников данных CSV и баз данных, интеллектуальное сопоставление потребностей пользователя и вызов локального QuickerStarter для выполнения. Также предоставляет возможности обслуживания данных: резервное копирование полного набора инструментов обслуживания (каталог export), определение/чтение/изменение горячих клавиш, колец, жестов, комбинаций клавиш и других настроек в соответствии с сопоставлением конфигурации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«与 Quicker 自动化工具集成，读取、搜索和执行 Quicker 动作列表。支持 CSV 和数据库双数据源，智能匹配用户需求并调用本地…»

与 Quicker 自动化工具集成，读取、搜索和执行 Quicker 动作列表。支持 CSV 和数据库双数据源，智能匹配用户需求并调用本地 QuickerStarter 执行。同时提供数据维护能力：解析维护工具全量备份（export 目录）、按配置映射定位/读取/修改快捷键、轮盘、手势、组合键等所有配置。

ClawHub Agent Skills автор: Awam M Wang v1.5.0 MIT-0 35 файлов · 15 скриптов тело ≈ 3 449 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Интеграция с инструментом автоматизации Quicker, чтение, поиск и выполнение списков действий Quicker.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураExcelЛичная продуктивностьтип 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
C
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Обфускация obf-base64-blob data/quicker_export_map.json:264
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "name": "OpenPopWithMiddleClick/XBut…ick/XBut…ick/CtrlMiddleClick/CtrlClick/CtrlRightClick/LongRightPress/LongMiddlePress/RightPressMove",
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob data/quicker_export_map.json:268
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "name": "EnableCircleMenu/CircleMenuTrigger/CircleMenuSize/CircleMenuFontSize/Circ…unt/CircleMenuTimeoutMs/CircleMenuAutoMoveCursor/CircleMenuShowExternalWhenPopup",
    в кавычках

Просканировано файлов: 33. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "trigger"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "examples"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requirements"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "settings"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "system_prompt"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "thinking_model"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "security_notes"

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 46
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3449 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -228 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -33 из 11 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 153 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
  • +4Есть примеры (19 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is useful for Quicker automation, but it needs review because it can run local actions and edit settings while some network and confirmation behavior is under-disclosed.
LLM: suspicious (high) · 6 окт. 2026 г.