SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC benchmarked_free_ride

Выбирает лучшие бесплатные модели OpenRouter на основе результатов CI живого бенчмаркинга. Используйте, когда: пользователь хочет получить рекомендации бесплатных моделей с рейтингом производительности, нуждается в модели, которая хорошо работает на реальных задачах. НЕ использовать для: выбора платных моделей, ограничений конкретного поставщика или автономных сред.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pick the best free OpenRouter models using live benchmark CI results.…»

Pick the best free OpenRouter models using live benchmark CI results. Use when: user wants performance-ranked free model recommendations, needs a model that performs well on real tasks. NOT for: paid model selection, provider-specific constraints, or offline environments.

ClawHub Agent Skills автор: ChengZhang-98 v1.2.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 915 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Выбирает лучшие бесплатные модели OpenRouter на основе результатов CI живого бенчмаркинга.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураGitHubИнфраструктуратип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
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 test_clawhub.py:17
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment
    • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key test_daytona.py:18
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment

    Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "network"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "writes"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "install"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (benchmarked_free_ride) не совпадает с папкой (benchmarked-free-ride)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 915 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 272 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill openly fetches a public model leaderboard and can change OpenClaw's default model settings, with no evidence of hidden collection or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.