SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC chenni-free-api

Находите и настраивайте бесплатные/сверхдешевые ИИ-модели, поддерживая интеллектуальную маршрутизацию и бесшовное понижение качества. Поддерживает множество платформ, таких как SiliconFlow, NVIDIA NIM, OpenRouter, DeepSeek, Zhipu AI и другие. Активируется, когда пользователь говорит «бесплатные модели», «экономичная настройка», «добавить бесплатный API», «find free models», «настроить бесплатные модели», «недорогие модели».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«发现和配置免费/超低价 AI 模型，支持智能分流和无感降级。支持 SiliconFlow、NVIDIA NIM、OpenRouter、Dee…»

发现和配置免费/超低价 AI 模型，支持智能分流和无感降级。支持 SiliconFlow、NVIDIA NIM、OpenRouter、DeepSeek、智谱等多平台。当用户说'免费模型'、'省钱配置'、'加免费 API'、'find free models'、'配置免费模型'、'低成本模型'时触发

ClawHub Agent Skills автор: chenni666 v1.0.1 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 853 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Находите и настраивайте бесплатные/сверхдешевые ИИ-модели, поддерживая интеллектуальную маршрутизацию и бесшовное понижение качества.

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

ИнтеграцияИнфраструктуратип 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
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
66
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
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

  1. 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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Утечка данных net-credential-use README.md:33
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/balance -H "Authorization: Bearer $API_KEY"

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (chenni-free-api) не совпадает с папкой (api-optimization)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1853 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -232 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 149 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a legitimate cost-saving OpenClaw model-routing skill, but using it can change which providers handle future AI requests.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.