SKILLEMALL.ai

BC blx-lobster-sticker

Набор стикеров с раками 🦞 (crayfish) в стиле OpenClaw, созданный Bai Lingxi (BLX). Генерирует набор стикеров LINE с мультяшными раками в едином стиле, включающий 38 эмоциональных и 2 предметных стикера, подходящих для чат-ботов, ИИ-поддержки, чат-ассистентов и т. д. При выражении пользователем различных эмоций (счастье, грусть, гнев, удивление, трогательность, смущение, любовь, крутость, сонливость, стеснение, самодовольство, сомнение, ужас, немота, зловещая улыбка, поддразнивание, «социальный», «поедание дыни», ярость, поджимание губ, улыбка, остолбенение, безумие, тайная улыбка, закатывание глаз, глупая улыбка, безмятежность, вздох, прощание, вперед, да, ОК, кулак, объятие и т. д.) автоматически отправляет соответствующее изображение стикера с раком. Предметные стикеры (сердце, разбитое сердце) также доступны.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw专属小龙虾🦞(crayfish)主题表情包技能。由白灵汐(BLX)创作。生成统一风格的卡通小龙虾LINE贴纸表情包,共38…»

OpenClaw专属小龙虾🦞(crayfish)主题表情包技能。由白灵汐(BLX)创作。生成统一风格的卡通小龙虾LINE贴纸表情包,共38种情绪表情和2种物品表情,适用于对话机器人、客服AI、聊天助手等场景。当用户表达各种情绪(开心、难过、生气、惊讶、感动、尴尬、爱意、酷帅、困倦、害羞、得意、疑惑、惊恐、无语、奸笑、调侃、社会、吃瓜、发怒、撇嘴、微笑、呆住、抓狂、偷笑、白眼、憨笑、悠闲、叹气、再见、加油、耶、OK、拳头、拥抱等)时,自动发送对应的小龙虾表情包图片。物品表情(爱心、心碎)也可用。

ClawHub Agent Skills автор: Gui-GitAi v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 587 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Набор стикеров с раками 🦞 (crayfish) в стиле OpenClaw, созданный Bai Lingxi (BLX).

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

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
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
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 5. 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
  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 587 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 250 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a low-risk instruction-only sticker skill that maps chat emotions to local image files, though it may send stickers unexpectedly on common phrases.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.