SKILLEMALL.ai

BC whatsapp-ultimate

Вы помещаете 5 агентов в группу WhatsApp. Они все отвечают одновременно. Ваш счет за API делает сальто. Протокол v2 исправляет это — управление перегрузкой, жизненный цикл разговора и планирование с учетом бюджета. Агенты, которые знают, когда говорить, когда молчать и когда сжигать неиспользуемые токены перед сбросом. Создано для форка TinkerClaw — github.com/globalcaos/tinkerclaw. Только документация: этот пакет не содержит скриптов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«You put 5 agents in a WhatsApp group. They all respond at once. Your A…»

You put 5 agents in a WhatsApp group. They all respond at once. Your API bill does a backflip. Protocol v2 fixes that — congestion control, conversation lifecycle, and budget-aware scheduling. Agents that know when to talk, when to shut up, and when to burn unused tokens before reset. Built for the TinkerClaw fork — github.com/globalcaos/tinkerclaw. Documentation only: this package ships no scripts.

ClawHub Agent Skills автор: Oscar Serra v4.2.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 5 003 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Вы помещаете 5 агентов в группу WhatsApp.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ИнтеграцияWhatsAppGitHubDockerИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5003 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 25, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5003 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 59, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 402 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 55 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
  • +4Есть примеры (34 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only WhatsApp skill that clearly describes sensitive WhatsApp actions but does not ship executable code or add new runtime access itself.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 сент. 2026 г.