SKILLEMALL.ai

DC tts-responder

Преобразует текстовые ответы в аудио (OGG) и отправляет их через Telegram. Использование: «ответь голосом».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convierte respuestas de texto a audio (OGG) y las envía por Telegram.…»

Convierte respuestas de texto a audio (OGG) y las envía por Telegram. Uso: "responde de forma hablada".

ClawHub Agent Skills автор: JULIAN GOMEZ FERNANDEZ v1.0.0 MIT-0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 350 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 9 дн назад

Преобразует текстовые ответы в аудио (OGG) и отправляет их через Telegram.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураTelegramтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
D
69/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
26
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url tts-responder.sh:28
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    curl -s -X POST "https://api.telegram.org/bot${BOT_TOKEN}/sendVoice" \
    заглушка
  • низкая Утечка данных net-credential-use tts-responder.sh:28
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
    curl -s -X POST "https://api.telegram.org/bot${BOT_TOKEN}/sendVoice" \
    vendor-host

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 14: description: Convierte respuestas de texto a audio (OGG) y las envía por Telegr… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 350 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 103: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 26.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill does what it advertises, but it sends generated responses through Telegram when credentials are present and leaves audio output in a predictable shared temp file.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.