SKILLEMALL.ai

BC popcorn-cli

popcorn-cli — официальный CLI системы Popcorn. Используйте этот инструмент для генерации изображений и видео: запрашивайте доступные модели через локальный API Key, асинхронно отправляйте задания и получайте результаты по ID сессии/задания. Примечание: API Key сохраняется в локальном конфигурационном файле, параметры задания, подсказки и настройки генерации отправляются на удалённый бэкенд Popcorn; не раскрывайте конфиденциальную информацию на общих машинах, в логах, подсказках или параметрах задания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«popcorn-cli 是爆米花系统(Popcorn)的官方 CLI。需要生图、生视频时即可使用本工具:通过本地 API Key 查询可用模…»

popcorn-cli 是爆米花系统(Popcorn)的官方 CLI。需要生图、生视频时即可使用本工具:通过本地 API Key 查询可用模型、异步提交任务、按会话/任务 ID 查询最终结果。注意:API Key 会保存在本机配置文件中,任务参数、提示词和生成配置会发送到远程 Popcorn 后端;不要在共享机器、日志、提示词或任务参数中暴露敏感信息。

ClawHub Agent Skills автор: baomihuatop v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 290 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

popcorn-cli — официальный CLI системы Popcorn.

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

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1290 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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 177 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill’s stated image/video workflow is coherent, but its unpinned CLI install currently resolves to a broader package that can upload local files and create remote folders beyond what the submitted skill describes.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.