SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD bambu-studio-ai

Управление и автоматизация 3D-принтеров Bambu Lab. Активируйте, когда пользователь упоминает: статус принтера, 3D-печать, слайсинг, анализ модели, генерация 3D, филамент AMS, мониторинг печати, Bambu Lab или любую задачу 3D-печати. Полный конвейер: поиск → генерация → анализ → раскрашивание → предварительный просмотр → открытие BS → пользовательский слайсинг → печать → мониторинг. Поддерживает все 9 принтеров Bambu Lab (A1 Mini, A1, P1S, P2S, X1C, X1E, H2C, H2S, H2D).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Bambu Lab 3D printer control and automation. Activate when user mentio…»

Bambu Lab 3D printer control and automation. Activate when user mentions: printer status, 3D printing, slice, analyze model, generate 3D, AMS filament, print monitor, Bambu Lab, or any 3D printing task. Full pipeline: search → generate → analyze → colorize → preview → open BS → user slice → print → monitor. Supports all 9 Bambu Lab printers (A1 Mini, A1, P1S, P2S, X1C, X1E, H2C, H2S, H2D).

ClawHub Agent Skills автор: TieGaier v1.0.1 MIT-0 48 файлов тело ≈ 6 576 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Управление и автоматизация 3D-принтеров Bambu Lab.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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
  • низкая Опасные команды cmd-autorun-instruction SKILL.md:630
    Инструкция автоматически запускать скрипт в каждой сессии (определение детектора / чёрного списка)
    | AI model has holes/floating parts | Expected. Always run `analyze.py --repair`. |
    детектор

Просканировано файлов: 37. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6576 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "secrets"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "security"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 21, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6576 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 130, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 17, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -236 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 10 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 392 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 130 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 7)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly coherent for Bambu printer automation, but it includes high-impact printer control and background monitoring paths that need closer review before installation.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.