SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB tokenlab-model-picker

Подбирайте модели TokenLab для чата, кода, изображений, видео, аудио, эмбеддингов, реранжирования и перевода, анализируя сигналы из общедоступного каталога моделей перед тем, как рекомендовать конкретные идентификаторы моделей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pick TokenLab models for chat, coding, image, video, audio, embeddings…»

Pick TokenLab models for chat, coding, image, video, audio, embeddings, reranking, and translation by reading public model catalog signals before recommending concrete model IDs.

ClawHub Agent Skills автор: hedging8563 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 678 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 34 ч назад

Подбирайте модели TokenLab для чата, кода, изображений, видео, аудио, эмбеддингов, реранжирования и перевода, анализируя сигналы из общедоступного каталога…

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураРазработкаИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 4. 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 72/100

  • 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
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 678 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели

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)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 178 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill appears to use a public TokenLab model catalog for model recommendations, with no evidence of hidden credential use, persistence, or unsafe automation.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 10 июл. 2026 г.