SKILLEMALL.ai

AD network-toolbox

Набор инструментов для диагностики и анализа сети с использованием стандартной библиотеки Python. Проверяйте подключение, разрешайте DNS, анализируйте HTTP-заголовки, сканируйте порты, отслеживайте маршруты и ищите информацию WHOIS/SSL. Используйте, когда пользователь хочет: (1) Пропинговать хост для проверки подключения, (2) Разрешить DNS-записи (A, AAAA, MX, NS, TXT), (3) Анализировать заголовки ответов HTTP и коды состояния, (4) Сканировать открытые порты на хосте, (5) Отследить маршрут до назначения, (6) Искать информацию о регистрации домена WHOIS, (7) Проверять детали SSL-сертификата, (8) Получить ваш публичный IP-адрес, (9) Измерить задержку сети.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Network diagnostics and analysis toolkit using Python standard library…»

Network diagnostics and analysis toolkit using Python standard library. Check connectivity, resolve DNS, inspect HTTP headers, scan ports, trace routes, and look up WHOIS/SSL info. Use when the user wants to: (1) Ping a host to check connectivity, (2) Resolve DNS records (A, AAAA, MX, NS, TXT), (3) Inspect HTTP response headers and status codes, (4) Scan open ports on a host, (5) Trace route to a destination, (6) Look up WHOIS domain registration info, (7) Check SSL certificate details, (8) Get your public IP address, (9) Measure network latency.

ClawHub Agent Skills автор: ericlooi504 v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 447 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Набор инструментов для диагностики и анализа сети с использованием стандартной библиотеки Python.

Как процесс D 37/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, входы и предусловия

АнализаторРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
37/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 9. 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: Network diagnostics and analysis toolkit using Python standard lib… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 37/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 447 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 552 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a coherent network diagnostics skill, but users should review it because it can probe remote systems and silently disables HTTPS certificate validation in security-related checks.
    LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.