SKILLEMALL.ai

AC loopai-app-publish

Для отправки информации о приложениях (название, ссылка, скриншоты, автор, сообщество и т. д.) в центр демонстрации App Hub. Подходит для создания страниц демонстрации новых AI-приложений, программ или инструментов. Также применим для создания и публикации Loop App, Loop Mini-программ, Loop Websites, Loop Apps и т. д. Перед отправкой автоматически проверяет доступность app_url через curl. Если недоступно, отклоняет отправку и просит пользователя исправить.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用于将应用信息(名称、链接、截图、作者、社区等)提交到 App Hub 展示中心。支持创建新的 AI 应用、软件或工具的展示页面。也适用于生…»

用于将应用信息(名称、链接、截图、作者、社区等)提交到 App Hub 展示中心。支持创建新的 AI 应用、软件或工具的展示页面。也适用于生成和发布 Loop App、Loop 小程序、Loop 网站、Loop 应用等场景。提交前会自动通过 curl 验证 app_url 是否可访问,不可访问则拒绝提交并提示用户修正。

ClawHub Agent Skills автор: jeamchen v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 113 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Для отправки информации о приложениях (название, ссылка, скриншоты, автор, сообщество и т.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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: 4. 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 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 83
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2113 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 160 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill mostly matches its App Hub publishing purpose, but its debug mode can expose the user's App Hub token while performing account-changing operations.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.