SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD ime-message-rewriter

Преобразует устную речь, уже распознанную системой ввода или голосового ввода, в естественный письменный язык, подходящий для отправки в мессенджерах, и выполняет перевод, когда пользователь явно указывает целевой язык. Используется для улучшения текста после окончания голосового ввода, подготовки сообщения перед отправкой, преобразования устной речи в текст сообщения, оптимизации текста чата и т. д. Входные данные должны быть текстом, а не аудио; используйте этот skill, когда у пользователя уже есть результат ASR, и он хочет сделать предложение более плавным, чистым и подходящим для отправки. По умолчанию используется doubao-seed-2-0-lite-260215, а сервис модели вызывается через настраиваемый API токен.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将输入法或语音输入系统已经识别出的口语文本，整理成适合即时通讯发送的自然书面语，并在用户明确指定目标语言时执行翻译。用于语音输入结束后的文本…»

将输入法或语音输入系统已经识别出的口语文本，整理成适合即时通讯发送的自然书面语，并在用户明确指定目标语言时执行翻译。用于语音输入结束后的文本润色、消息发送前整理、口语转消息文案、聊天文本优化等场景。输入应为文本而不是音频；当用户已经有 asr 结果、想让句子更顺、更干净、更适合发送时使用本技能。默认使用 doubao-seed-2-0-lite-260215，并通过可自行填写的 api token 调用模型服务。

ClawHub Agent Skills автор: HeiMaoM v1.0.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 409 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Преобразует устную речь, уже распознанную системой ввода или голосового ввода, в естественный письменный язык, подходящий для отправки в мессенджерах, и…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/rewrite_client.py:17
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment

Просканировано файлов: 6. 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 46/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ime-message-rewriter) не совпадает с папкой (ime-message-skill)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 39
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 409 токенов

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 208 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to be a legitimate text-rewriting helper, but it sends potentially private message text to an external model service without clear user-facing disclosure or opt-in.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.