SKILLEMALL.ai

AB hudl-model-switch

Переключайтесь между моделями LLM на шлюзе Huddle01 GRU. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь упоминает переключение моделей, изменение моделей, обновление, понижение, «switch to opus», «use minimax», «use claude», «use the smart model», «use the cheap model», «change model», «swap model» или любую вариацию желания использовать другую LLM. Также активируйте, когда пользователь спрашивает «what model am I on», «which model» или «current model». Этот навык РАБОТАЕТ ТОЛЬКО с провайдером hudl, поддерживаемым gru.huddle01.io.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Switch between LLM models on the Huddle01 GRU gateway. Use this skill…»

Switch between LLM models on the Huddle01 GRU gateway. Use this skill whenever the user mentions switching models, changing models, upgrading, downgrading, "switch to opus", "use minimax", "use claude", "use the smart model", "use the cheap model", "change model", "swap model", or any variation of wanting a different LLM. Also trigger when the user asks "what model am I on", "which model", or "current model". This skill ONLY works with the hudl provider backed by gru.huddle01.io.

ClawHub Agent Skills автор: Om Gupta v1.0.3 MIT-0 6 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 754 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Переключайтесь между моделями LLM на шлюзе Huddle01 GRU.

Как процесс B 79/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
79/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
70
Ошибки и развилки вес 10
70
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных net-credential-use references/models.md:101
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
      3. Verify available models via: `curl -s https://gru.….io/v1/models -H "Authorization: Bearer $KEY" | jq '.data[].id'`
      vendor-hostв кавычках

    Просканировано файлов: 6. 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 79/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 7
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 54
    • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1754 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 10 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 484 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
    • +4Есть примеры (7 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: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill openly changes your OpenClaw model settings and restarts OpenClaw; the main caution is that some model aliases are broad and could pick an unintended model.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.