SKILLEMALL.ai

AD disk-cleaner

Кроссплатформенный анализ дискового пространства и очистка кэша (Windows / macOS / Linux). Используется, когда пользователь говорит «диск полон», «не хватает места на диске C», «очистить кэш», «очистить кэш npm», «очистить временные файлы», «посмотреть, что занимает место», «очистка диска», «освободить место». Четырехуровневая архитектура: обнаружение платформы, поиск кэша, градации безопасности, интерактивный выбор и выполнение. Эвристическое сканирование находит неизвестный кэш вне белого списка, удаляемые элементы подтверждаются пользователем поштучно.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«跨平台磁盘空间分析与缓存清理(Windows / macOS / Linux)。当用户说"磁盘满了""C 盘空间不足""清理缓存""清理 n…»

跨平台磁盘空间分析与缓存清理(Windows / macOS / Linux)。当用户说"磁盘满了""C 盘空间不足""清理缓存""清理 npm 缓存""清理临时文件""看看什么占空间""磁盘清理""释放空间"时使用。四层架构:平台探测、缓存发现、安全分级、交互勾选执行。启发式扫描能找出白名单外的未知缓存,删除项由用户逐项勾选确认。

ClawHub Agent Skills автор: Liyuming v1.0.0 MIT-0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 176 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Кроссплатформенный анализ дискового пространства и очистка кэша (Windows / macOS / Linux).

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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: 6. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1176 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 167 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a real disk-cleaning tool, but it needs review because some cleanup paths and defaults can permanently delete unrelated or persistent user data.
LLM: suspicious (high) · 10 сент. 2026 г.