SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC dronemobile

Управление автомобилем через DroneMobile (системы удаленного запуска Firstech/Compustar). Используйте, когда пользователь просит завести машину, заглушить двигатель, запереть/отпереть двери, открыть багажник, проверить напряжение аккумулятора или узнать статус автомобиля. Срабатывает на фразы вроде "заведи мою машину", "удаленный запуск", "запри мою машину", "открой машину", "проверь аккумулятор", "открой багажник", "заглуши двигатель", "статус автомобиля". Требует переменных окружения DRONEMOBILE_EMAIL и DRONEMOBILE_PASSWORD. Опционально DRONEMOBILE_DEVICE_KEY для аккаунтов с несколькими автомобилями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Control vehicles via DroneMobile (Firstech/Compustar remote start syst…»

Control vehicles via DroneMobile (Firstech/Compustar remote start systems). Use when the user asks to start their car, stop the engine, lock/unlock doors, open the trunk, check battery voltage, or get vehicle status. Triggers on phrases like "start my car", "remote start", "lock my car", "unlock the car", "check battery", "open trunk", "stop the engine", "vehicle status". Requires DRONEMOBILE_EMAIL and DRONEMOBILE_PASSWORD environment variables. Optionally DRONEMOBILE_DEVICE_KEY for multi-vehicle accounts.

ClawHub Agent Skills автор: Bryan Tegomoh, MD, MPH v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 401 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Управление автомобилем через DroneMobile (системы удаленного запуска Firstech/Compustar).

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

СправочникИнфраструктуратип 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
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
50
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: 3. 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 62/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), 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
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 401 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 511 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill does what it claims, but it can send real vehicle commands and has weak safeguards around confirmation and vehicle selection.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.