SKILLEMALL.ai

AC esp32-cam-eyes

Настройте модули ESP32-S3-CAM в качестве визуальных датчиков (глаз) для агентов OpenClaw. Охватывает идентификацию оборудования, прошивку, настройку WiFi и развертывание HTTP-сервера камеры с использованием PlatformIO + Arduino framework. Используйте, когда пользователь хочет наделить своего агента физическим зрением, настроить ESP32-CAM, подключить модуль камеры, прошить прошивку камеры или устранить проблемы с камерой ESP32-S3. Поддерживает платы Hiwonder/Freenove с датчиками GC2145, OV2640 и OV5640.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Set up ESP32-S3-CAM modules as visual sensors (eyes) for OpenClaw agen…»

Set up ESP32-S3-CAM modules as visual sensors (eyes) for OpenClaw agents. Covers hardware identification, firmware flashing, WiFi configuration, and HTTP camera server deployment using PlatformIO + Arduino framework. Use when the user wants to give their agent physical vision, set up ESP32-CAM, connect a camera module, flash camera firmware, or troubleshoot ESP32-S3 camera issues. Supports Hiwonder/Freenove boards with GC2145, OV2640, and OV5640 sensors.

ClawHub Agent Skills автор: Cavano v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 585 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Настройте модули ESP32-S3-CAM в качестве визуальных датчиков (глаз) для агентов OpenClaw.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 3. 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 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 585 токенов

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 458 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a coherent ESP32 camera setup guide, but it creates an unauthenticated network camera that could expose private images on a local network or fallback hotspot.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.