SKILLEMALL.ai

BD xiaodu-movie-mode-official

Сценарий просмотра фильмов, основанный на установленном xiaodu-control-official. Используется, когда пользователь говорит "начать режим просмотра фильмов", "я хочу посмотреть фильм", "настрой комнату для просмотра фильма", "готовлюсь смотреть фильм". Этот навык повторно использует существующие скрипты xiaodu-control-official для выполнения сценария просмотра фильмов на умном экране Xiaodu и устройствах IoT Xiaodu, а не переделывает базовое управление.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于已安装的 xiaodu-control-official 编排观影场景。当用户说“开始观影模式”“我要看电影”“把房间调成适合看电影的状…»

基于已安装的 xiaodu-control-official 编排观影场景。当用户说“开始观影模式”“我要看电影”“把房间调成适合看电影的状态”“准备看电影了”时使用。这个 skill 会复用 xiaodu-control-official 的现有脚本,对小度智能屏和小度 IoT 设备执行 scene-first 的观影编排,而不是重做底层控制。

ClawHub Agent Skills автор: dueros-mcp v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 476 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сценарий просмотра фильмов, основанный на установленном xiaodu-control-official.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
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

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 160
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1476 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 174 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 160 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a clearly described smart-home movie-mode orchestrator, but users should understand it can change real device states and save explicit movie-mode preferences.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.