SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AA ip-geo-location-skill

Поиск геолокации IP через MCP. Используйте, когда пользователи запрашивают местоположение IP, геолокацию IP, откуда IP, поиск IP, ASN, IP в страну/город, IP 地理位置查询, IP 归属地, 批量 IP 查询.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«IP geolocation lookup via MCP. Use when users ask IP location, IP geol…»

IP geolocation lookup via MCP. Use when users ask IP location, IP geolocation, where an IP is from, IP lookup, ASN, IP to country/city, IP 地理位置查询, IP 归属地, 批量 IP 查询.

ClawHub Agent Skills автор: Marc Chen v0.1.3 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 166 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Поиск геолокации IP через MCP.

Как процесс A 82/100 · Дойдёт до конца — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентытип 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
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
82/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 82/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 41
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1166 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 164 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill does what it says: it looks up public IP geolocation through a disclosed external MCP service, with no evidence of hidden persistence, credential access, or unrelated behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.