SKILLEMALL.ai

BC clean-http-toolkit

Локальный HTTP-клиент + мини-серверный набор инструментов для ИИ-агентов. GET / POST / PUT / PATCH / DELETE с повторными попытками при 5xx/429, декодированием gzip, следованием перенаправлениям, аутентификацией --bearer / --basic, красивой печатью JSON, пользовательскими заголовками, параметрами --query, режимом --status-only. Потоковая загрузка больших файлов с прогрессом, возобновлением, проверкой контрольных сумм SHA-256 / MD5. Запуск локального сервера статических файлов или echo-сервера JSON для тестов. Чистая стандартная библиотека Python 3, без requests, без httpx, без удаленных вызовов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Local HTTP client + tiny server toolkit for AI agents. GET / POST / PU…»

Local HTTP client + tiny server toolkit for AI agents. GET / POST / PUT / PATCH / DELETE with retries on 5xx/429, gzip decoding, redirect following, --bearer / --basic auth, JSON pretty-print, custom headers, --query params, --status-only mode. Stream large file downloads with progress, resume, SHA-256 / MD5 checksum verification. Run a local static-file or JSON-echo server for tests. Pure Python 3 standard library, no requests, no httpx, no remote calls.

ClawHub Agent Skills автор: Gopendra Sharma v0.2.0 MIT-0 10 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 241 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 30 ч назад

Локальный HTTP-клиент + мини-серверный набор инструментов для ИИ-агентов.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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: 10. 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 50/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1241 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • 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
  • -31 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 459 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent HTTP utility skill with user-directed network, file, and local-server behavior; the main risk is an explicitly opt-in insecure TLS mode.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 19 июн. 2026 г.