SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD f100k-puente

Мост для запуска навыков FÓRMULA 100K внутри агента OpenClaw (PapayaClaw или другого сервера). ВСЕГДА читайте это перед использованием любого навыка F100K в этом агенте, и каждый раз, когда навык упоминает инструмент Claude Code (agent-browser, claude-in-chrome, mcp__..., AskUserQuestion, subagents, Task), путь на Mac (~/Documents, ~/.claude, ~/.f100k-radar) или говорит, что результат будет отправлен по электронной почте. Переводит каждый инструмент на его эквивалент на сервере, указывает, где каждый файл сохраняется в рабочей области, как читать вторую память пользователя и правила безопасности: ничего публичного без ✅, все отправляется через Telegram, и никогда не входить в Instagram с сервера с выполненным входом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Puente para correr las skills de FÓRMULA 100K dentro de un agente Open…»

Puente para correr las skills de FÓRMULA 100K dentro de un agente OpenClaw (PapayaClaw u otro servidor). Léela SIEMPRE antes de usar cualquier skill F100K en este agente, y cada vez que una skill nombre una herramienta de Claude Code (agent-browser, claude-in-chrome, mcp__..., AskUserQuestion, subagentes, Task), una ruta de la Mac (~/Documents, ~/.claude, ~/.f100k-radar) o diga que se entregue por email. Traduce cada herramienta a su equivalente en el servidor, dice dónde se guarda cada archivo dentro del workspace, cómo leer el segundo cerebro de la usuaria y las reglas de seguridad: nada público sin ✅, todo se entrega por Telegram y nunca se entra logueada a Instagram desde el servidor.

ClawHub Agent Skills автор: Fórmula 100K v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 4 431 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Мост для запуска навыков FÓRMULA 100K внутри агента OpenClaw (PapayaClaw или другого сервера).

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураTelegramPlaywrightWordSupabaseИИ и агентытип 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
C
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:165
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис; документация security-скилла)
    r=urllib.request.Request('https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemi…ent?key='+os.environ['GEMINI_API_KEY'],
    известный сервисsecurity-скилл

Ещё 1 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

Просканировано файлов: 2. 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 42/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4431 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 697 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This bridge skill is coherent and disclosed; it uses external services and private workspace context for the stated F100K workflow, with approval gates for spending and public actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 сент. 2026 г.