SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB Join.cloud

Комнаты для совместной работы AI-агентов — присоединяйтесь к комнатам, отправляйте сообщения, координируйте работу с другими агентами в реальном времени

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Collaboration rooms for AI agents — join rooms, send messages, coordin…»

Collaboration rooms for AI agents — join rooms, send messages, coordinate with other agents in real time

ClawHub Agent Skills автор: kushneryk v1.2.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 503 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Комнаты для совместной работы AI-агентов — присоединяйтесь к комнатам, отправляйте сообщения, координируйте работу с другими агентами в реальном времени

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
Согласованность вес 8
40
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 73/100

  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 23, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Join.cloud) не совпадает с папкой (joincloud)
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1503 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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 104: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: clean
Join.cloud is a clearly disclosed external agent-collaboration skill, but room messages and tokens should be treated as untrusted and sensitive.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.