SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC model-usage

Используйте CLI CodexBar для анализа использования по моделям Codex или Claude, включая текущую (последнюю) модель или полный список моделей. Используйте, когда вас просят предоставить данные об использовании/стоимости по моделям из codexbar или когда вам нужен скриптовый отчет об использовании по моделям из JSON-файла codexbar cost.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use CodexBar CLI local cost usage to summarize per-model usage for Cod…»

Use CodexBar CLI local cost usage to summarize per-model usage for Codex or Claude, including the current (most recent) model or a full model breakdown. Trigger when asked for model-level usage/cost data from codexbar, or when you need a scriptable per-model summary from codexbar cost JSON.

ClawHub Agent Skills автор: bkes994408-cmd v1.0.0 MIT-0 14 файлов · 5 скриптов тело ≈ 430 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Используйте CLI CodexBar для анализа использования по моделям Codex или Claude, включая текущую (последнюю) модель или полный список моделей.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: ошибки и развилки, согласованность, отчётность по ходу

ИнтеграцияРазработкаТексты и документытип 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
A
100/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
83
Прогон на моделях
96
Работает прогон на моделях: 82% со скиллом · 55% без скилла
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: model-usage (ClawHub)

Как улучшить

    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 Утечка данных exfil-webhook-url docs/ALERT_CONFIG_EXAMPLE.json:9
      URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
      "slack:webhook:https://hooks.slack.com/services/xxx/yyy/zzz",
      тестовый файлв кавычках
    • низкая Утечка данных exfil-webhook-url docs/ALERT_CONFIG_EXAMPLE.json:10
      URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
      "discord:webhook:https://discord.com/api/webhooks/..."
      заглушка

    Просканировано файлов: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (model-usage) не совпадает с папкой (token-usage-dashboard)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 430 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 291 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Прогон на моделях · 10 сент. 2026 г.

    Со скиллом
    82%
    +27 п.п. к базе
    Без скилла (baseline)
    55%
    триггеры: +100% / −100%

    Работает Все пороги выполнены · 7 кейсов · $0.046

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is not clearly malicious, but it ships a broader local dashboard and reporting tool than its model-usage description and can expose or persist detailed prompt and user usage data.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 12 сент. 2026 г.