SKILLEMALL.ai

AD model-config-check

Проверяет правильность конфигурации модели, возможность нормального подключения модели и получения ответа. Используется, когда пользователь говорит "проверить модель", "тестировать модель", "модель работает?", "конфигурация модели", "диагностировать проблему модели". **Обязательно автоматически выполняется проверка после каждого изменения конфигурации модели (config.patch/config.apply, связанного с models.providers).** Когда пользователь предоставляет только имя модели + API-ключ, автоматически определяется поставщик, находится конфигурация, записывается и выполняется проверка.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«校验模型配置是否正确、模型是否可以正常连接和返回内容。当用户说"检查模型"、"测试模型"、"模型能不能用"、"模型配置"、"诊断模型问题"时…»

校验模型配置是否正确、模型是否可以正常连接和返回内容。当用户说"检查模型"、"测试模型"、"模型能不能用"、"模型配置"、"诊断模型问题"时使用。**每次修改模型配置(config.patch/config.apply涉及models.providers)后必须自动执行校验。** 用户只给模型名+API key时,自动识别provider、查找配置、写入并校验。

ClawHub Agent Skills автор: PL Uncle v1.0.0 MIT-0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 416 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проверяет правильность конфигурации модели, возможность нормального подключения модели и получения ответа.

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
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
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

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: 3. 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1416 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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

  • +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
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 182 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill has a legitimate model-checking purpose, but it can automatically store API keys, modify model configuration, restart the gateway, and send live authenticated requests to configured endpoints without a clear consent gate.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.