SKILLEMALL.ai

AC cli-anything

Создавайте и настраивайте удобные для агентов CLI для существующего программного обеспечения/кодовых баз, используя методологию CLI-Anything. Используйте, когда пользователь хочет превратить графическое приложение, настольный инструмент, репозиторий, SDK или веб/API-интерфейс в структурированный CLI для агентов; при адаптации CLI-Anything в рабочие процессы OpenClaw; или при упаковке сгенерированной оболочки в качестве совместимого с OpenClaw навыка.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate or refine agent-usable CLIs for existing software/codebases u…»

Generate or refine agent-usable CLIs for existing software/codebases using the CLI-Anything methodology. Use when the user wants to turn a GUI app, desktop tool, repository, SDK, or web/API surface into a structured CLI for agents; when adapting CLI-Anything into OpenClaw workflows; or when packaging a generated harness as an OpenClaw-compatible skill.

ClawHub Agent Skills автор: JasonChenJC v0.1.0 MIT-0 7 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 225 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Создавайте и настраивайте удобные для агентов CLI для существующего программного обеспечения/кодовых баз, используя методологию CLI-Anything.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

ИнтеграцияИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 46, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1225 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 354 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    В песочнице Скрипты вели себя тихо

    Скрипты скилла запущены в одноразовой машине: без сети, с подложными ключами в домашнем каталоге, под наблюдением. Мы записали, что они делали. Попытка выйти в сеть или прочитать чужие секреты ограничивает техническую оценку буквой C; тихий запуск баллов не добавляет.

    Запущено 2 скрипта; каждому дали двадцать секунд, поддельный домашний каталог с ключами и сеть, в которой ничего нет.

    Из них 1 не дошёл до работы, и об их поведении мы ничего не узнали.

    scripts/inspect_cli_anything.pyничего за пределами своей папки
    scripts/recommend_harness.pyне запустился: subprocess.CalledProcessError: Command '['python3', '/root/.openclaw/workspace/skills/cli-anything/scripts/inspect_cli_anything.py']' return

    25 окт. 2026 г.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is a mostly coherent local CLI-harness helper, but it includes under-scoped guidance to install mutable local packages into shared Python/PATH, so users should review it before use.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 11 сент. 2026 г.