SKILLEMALL.ai

AB mano-cua

Использование компьютера для задач автоматизации графического интерфейса с помощью моделей VLA. Используйте, когда пользователь описывает задачу на естественном языке, требующую визуального взаимодействия с экраном, и для целевого приложения не существует API или CLI.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Computer use for GUI automation tasks via VLA models. Use when the use…»

Computer use for GUI automation tasks via VLA models. Use when the user describes a task in natural language that requires visual screen interaction and no API or CLI exists for the target app.

ClawHub Agent Skills автор: HanningWang v1.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 478 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Использование компьютера для задач автоматизации графического интерфейса с помощью моделей VLA.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

ИнтеграцияGitHubИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Как улучшить

    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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2478 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 193 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed desktop automation tool, but users should understand that cloud mode may send screenshots and can use an optional shell helper.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.