SKILLEMALL.ai

AC crun-agent-skills

Запускайте рабочие процессы Crun для изображений, видео, аудио, музыки и медиа через встроенную автономную среду выполнения. Используйте всякий раз, когда пользователь хочет сгенерировать, отредактировать или преобразовать изображение, видео, голос, речь или музыкальный клип — даже если он никогда не говорит "Crun" или не называет модель — а также для маршрутизации моделей, проверки схем моделей, оценки кредитов, загрузки локальных медиа, асинхронного выполнения задач, загрузки сгенерированных медиа или встроенных локальных предварительных просмотров.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run Crun image, video, audio, music, and media-tool workflows through…»

Run Crun image, video, audio, music, and media-tool workflows through the bundled standalone runtime. Use whenever the user wants to generate, edit, or transform an image, video, voice, speech, or music clip — even if they never say "Crun" or name a model — as well as for model routing, model-schema inspection, credit estimation, local-media upload, asynchronous task execution, downloading generated media, or inline local previews.

ClawHub Agent Skills автор: CarolineWhite8888 v1.0.0 MIT-0 30 файлов тело ≈ 1 705 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 14 ч назад

Запускайте рабочие процессы Crun для изображений, видео, аудио, музыки и медиа через встроенную автономную среду выполнения.

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

ПроцедураИИ и агентыМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
85
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
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

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

    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
    • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key runtime/crun_cli.py:586
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment
    • низкая Опасные команды cmd-shell-rc runtime/crun_cli.py:128
      Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (строковый литерал в коде, не выполняется)
      f"echo 'export {API_KEY_ENV}=<your_api_key>' >> ~/.bashrc"
      строка в коде

    Просканировано файлов: 8. 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 53/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (crun-agent-skills) не совпадает с папкой (crun-agent-skills-919ced2949cc29feb539e7904a681c1620c9ced7)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1705 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 435 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a coherent Crun media-generation skill, but it handles API credentials and external network inputs too broadly for automatic installation without review.
    LLM: suspicious (high) · 14 сент. 2026 г.