SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD jf-open-pro-local-record

Локальный навык записи видео Jiefeng Equipment (версия для разработчиков). Поддерживает запрос календаря записи, список воспроизведения, загрузку воспроизведения записи, получение локальных изображений тревоги, переключение основного и дополнительного потоков и другие функции для устройств хранения TF-карт/жестких дисков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«杰峰设备本地录像技能（开发版）。支持 TF 卡/硬盘存储设备的录像日历查询、回放列表、录像回放下载、本地报警图片获取、主辅码流切换等功能。…»

杰峰设备本地录像技能（开发版）。支持 TF 卡/硬盘存储设备的录像日历查询、回放列表、录像回放下载、本地报警图片获取、主辅码流切换等功能。

ClawHub Agent Skills автор: jftech v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 085 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Локальный навык записи видео Jiefeng Equipment (версия для разработчиков).

Как процесс D 46/100 · 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%
100
Качество 40%
70
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: 4. 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 (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 32
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2085 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Длина description 69: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -248 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill matches its stated video-recording purpose, but it handles sensitive device credentials and private surveillance URLs with an unvalidated configurable endpoint and limited safety guidance.
LLM: suspicious (high) · 30 июл. 2026 г.