SKILLEMALL.ai

DC openclaw-xiaomi-home

Ваш OpenClaw теперь может управлять вашим умным домом. Он подключается к вашим устройствам Xiaomi/Mijia через Home Assistant и позволяет управлять освещением, кондиционером, замками, датчиками и многим другим с помощью обычного текста или голосовых команд. Задавайте вопросы вроде "включи свет в гостиной", "установи температуру кондиционера на 26 градусов", "заперта ли входная дверь?" или "какая температура в спальне?", и ваш ИИ-ассистент мгновенно справится. Триггеры: "включи свет", "установи температуру кондиционера", "заперта ли дверь?", "проверь температуру", "закрой дверь", "выключи всё".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Your OpenClaw can now control your smart home. It connects to your Xia…»

Your OpenClaw can now control your smart home. It connects to your Xiaomi/Mijia devices through Home Assistant and lets you control lights, AC, locks, sensors and more with plain text or voice commands. Ask things like "turn on the living room light", "set AC to 26 degrees", "is the front door locked?", or "what's the bedroom temperature?" and your AI assistant handles it instantly. Triggers: "turn on the light", "set AC temperature", "is the door locked?", "check the temperature", "lock the door", "turn everything off".

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: canmaxfire v1.2.2 MIT-0 14 файлов · 1 скрипт тело ≈ 533 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Ваш OpenClaw теперь может управлять вашим умным домом.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
D
52/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
48
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. 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 · 10

  • высокая Опасные команды cmd-persistence README.md:96
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    launchctl load ~/.openclaw/skills/openclaw-xiaomi-home/scripts/ha-mcp-server/ai.openclaw.ha-mcp.plist
  • высокая Опасные команды cmd-persistence scripts/setup.sh:86
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    launchctl load "$PLIST_DST" 2>/dev/null || true
Средние и низкие: 8
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/api-notes.md:29
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -H "Authorization: Bearer $HA_TOKEN" \
  • средняя Опасные команды cmd-persistence scripts/setup.sh:84
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    PLIST_DST="$HOME/Library/LaunchAgents/ai.openclaw.ha-mcp.plist"
    строка в коде
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:89
    Чтение файла .env
    npm install && cp .env.example .env
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/ha-mcp-server/package-lock.json:227
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…l1I+R1H7…G3i/cYFJ…fIw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/ha-mcp-server/package-lock.json:261
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…XcW+/GvMN…kxZ/opySAZMrc+9LY/WyjA…InQ==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/ha-mcp-server/package-lock.json:278
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…qEP+UeRV…fdw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/ha-mcp-server/package-lock.json:312
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…Fnw/+3lVx…cQS+Yu6w==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/ha-mcp-server/package-lock.json:414
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…UzV+AA46…P4O+ng17CA==",
    детектор

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Your OpenClaw can now control your smart home. It connects to your… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "NOTE"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "Security"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 4
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 533 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -44 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 526 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill matches its smart-home purpose, but it gives broad AI-driven control over locks and other physical devices while under-disclosing credential, network, and persistence risks.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.