SKILLEMALL.ai

BC agent-desktop

Надежное использование компьютера через нативные деревья доступности ОС. Используйте, когда ИИ-агенту нужно видеть и управлять настольными приложениями (нажимать кнопки, заполнять формы, перемещаться по меню, считывать состояние пользовательского интерфейса, переключать флажки, прокручивать, перетаскивать, вводить текст, делать снимки экрана, управлять окнами, использовать буфер обмена, управлять уведомлениями). Охватывает 59 имен команд (55 операционных; четыре имени с удержанием ввода закрываются до появления владения демоном) для наблюдения, взаимодействия, клавиатуры/мыши, жизненного цикла приложений, уведомлений (macOS), буфера обмена, ожидания, жизненного цикла сеанса и команды `skills`, которая собирает документацию непосредственно из бинарного файла. Триггеры: "click button", "fill form", "open app", "read UI", "computer use", "operate desktop", "accessibility tree", "snapshot app", "type into field", "navigate menu", "toggle checkbox", "take screenshot", "desktop automation", "agent-desktop" или любая задача взаимодействия с графическим интерфейсом рабочего стола. Поддерживает адаптер macOS Phase 1, с планами для Windows и Linux на основе тех же основных контрактов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Reliable computer use via native OS accessibility trees. Use when an A…»

Reliable computer use via native OS accessibility trees. Use when an AI agent needs to see and operate desktop applications (click buttons, fill forms, navigate menus, read UI state, toggle checkboxes, scroll, drag, type text, take screenshots, manage windows, use clipboard, manage notifications). Covers 59 command names (55 operational; four held-input names fail closed until daemon ownership exists) across observation, interaction, keyboard/mouse, app lifecycle, notifications (macOS), clipboard, wait, session lifecycle, and a `skills` command that bundles docs straight from the binary. Triggers on: "click button", "fill form", "open app", "read UI", "computer use", "operate desktop", "accessibility tree", "snapshot app", "type into field", "navigate menu", "toggle checkbox", "take screenshot", "desktop automation", "agent-desktop", or any desktop GUI interaction task. Supports the macOS Phase 1 adapter, with Windows and Linux planned against the same core contracts.

ClawHub Agent Skills автор: lahfir v0.1.32 MIT-0 7 файлов тело ≈ 6 333 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Надежное использование компьютера через нативные деревья доступности ОС.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураSlackИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6333 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requirements"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 65): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6333 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 36, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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)
  • +3Длина description 982: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 14 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill gives an agent broad desktop-control abilities, but the sensitive capabilities are disclosed, purpose-aligned, and gated by normal macOS permissions or explicit commands.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 23 сент. 2026 г.