SKILLEMALL.ai

BC token-panel-ultimate

Точно знайте, куда уходят ваши токены ИИ. Отслеживание нескольких поставщиков, оповещения о бюджете и локальный REST API — все на одной панели. Учетные данные поставщика предоставляются вами и запечатываются в связке ключей ОС, никогда не передаются в командной строке; он не читает хранилище учетных данных других приложений. Разбор транскриптов, зондирование поставщиков в реальном времени и чтение переменных API-ключей других инструментов являются опциональными и отключены по умолчанию. Хранятся только счетчики — никаких подсказок, никаких названий задач. См. Разрешения, Поток данных и Согласие.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Know exactly where your AI tokens go. Multi-provider tracking, budget…»

Know exactly where your AI tokens go. Multi-provider tracking, budget alerts, and a local REST API—all in one dashboard. Provider credentials are supplied by you and sealed in the OS keychain, never passed on a command line; it reads no other application's credential store. Transcript parsing, live provider probing, and reading another tool's API-key variables are each opt-in and off by default. Only counts are stored — no prompts, no task titles. See Permissions, Data Flow & Consent.

ClawHub Agent Skills автор: Oscar Serra v2.6.1 MIT-0 22 файла тело ≈ 1 932 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Точно знайте, куда уходят ваши токены ИИ.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияДанные и аналитикаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

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
  • низкая Опасные команды cmd-privilege BUDGET_README.md:134
    Повышение привилегий / права на запись для всех (с отрицанием — текст это запрещает)
    Install it as a **user** unit. Do not `sudo cp` it into `/etc/systemd/system`: the unit
    с отрицанием

Просканировано файлов: 21. 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 53/100

  • 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: 8, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1932 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -34 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 489 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent local AI-usage dashboard, but it handles provider credentials and has concrete credential-handling and dashboard-injection weaknesses that merit Review before installation.
LLM: suspicious (high) · 10 сент. 2026 г.