SKILLEMALL.ai

AC realworldclaw

Предоставляет вашему ИИ-агенту возможности взаимодействия с физическим миром через RealWorldClaw — управление модулями ESP32, чтение датчиков (температура, влажность, движение), управление реле/сервоприводами/светодиодами и создание правил автоматизации. Используется, когда: (1) управляет оборудованием IoT/ESP32, (2) считывает данные датчиков, (3) автоматизирует физические действия на основе условий, (4) управляет устройствами, совместимыми с RWC, (5) управление устройствами, связанными с 3D-печатью. НЕ используется для: чисто программных задач, облачных API, не связанных с физическими устройствами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Give your AI agent physical world capabilities via RealWorldClaw — con…»

Give your AI agent physical world capabilities via RealWorldClaw — control ESP32 modules, read sensors (temperature, humidity, motion), actuate relays/servos/LEDs, and create automation rules. Use when: (1) controlling IoT/ESP32 hardware, (2) reading sensor data, (3) automating physical actions based on conditions, (4) managing RWC-compatible devices, (5) 3D printing related device control. NOT for: pure software tasks, cloud-only APIs unrelated to physical devices.

ClawHub Agent Skills автор: brianzhibo-design v0.1.0 4 файла тело ≈ 616 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Предоставляет вашему ИИ-агенту возможности взаимодействия с физическим миром через RealWorldClaw — управление модулями ESP32, чтение датчиков (температура…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
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

    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: 4. 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 54/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 616 токенов

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 470 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    RealWorldClaw is openly meant to control ESP32 hardware, but it gives agents immediate and autonomous physical actuation power without built-in safety guardrails and weakens local MQTT TLS verification.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.