CD neurosync-calibrator
(описание отсутствует)
基於控制工程黑盒子系統識別理論的移動端 FPS 遊戲手感自動化校準工具。 本工具內建標準安全隱私遮罩,讀入每一幀影片時會自動塗黑畫面非公開區域(如聊天、地圖等敏感資訊區),百分之百保障使用者的帳號安全。
Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
frontmatterSKILL.md: no YAML frontmatter block found - ошибка
name-missingSKILL.md: нет поля name во фронтматтере - ошибка
description-missingSKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает
Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 11
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 168 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 0: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 0.
Внешние проверки
ClawHub: clean
This skill is a local FPS sensitivity calibration tool with no evidence of network exfiltration, persistence, or destructive behavior, but its privacy claims are overstated.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 10 июн. 2026 г.