SKILLEMALL.ai

AC cleanMyMacSkill

Помощник для анализа хранилища macOS / Windows / Linux в режиме только для чтения. Сканирует использование диска, находит большие файлы/каталоги, разделяет элементы на 🟢Безопасно очистить / 🟡Требуется проверка / 🔴Осторожно, предоставляет команды для выполнения и создает великолепный интерактивный HTML-отчет, вдохновленный CleanMyMac. Включает режим локального сервера для однократной очистки через веб-интерфейс (перемещение в корзину/удаление). Активируется по запросам пользователя о: "анализ хранилища", "заполненный диск", "заполнен диск C", "мало места на диске", "очистить диск", "освободить место", "что занимает место", "показать детали хранилища", "кэши", "очистка кэша". Контакты и поддержка: support@tkhubs.com.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«macOS / Windows / Linux read-only storage analysis helper. Scans disk…»

macOS / Windows / Linux read-only storage analysis helper. Scans disk usage, finds large files/directories, divides items into 🟢Safe to Clean / 🟡Needs Review / 🔴Caution, provides execution commands, and builds a gorgeous, interactive HTML report inspired by CleanMyMac. Includes a local server mode for web-based one-click cleanup (move to trash/delete). Triggers on user queries about: "storage analysis", "disk full", "C drive full", "low disk space", "clean disk", "free up space", "what is taking up space", "show storage details", "caches", "cache cleanup". Contact & Support: support@tkhubs.com.

ClawHub Agent Skills автор: waiwai v1.0.1 MIT-0 12 файлов тело ≈ 694 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 25 ч назад

Помощник для анализа хранилища macOS / Windows / Linux в режиме только для чтения.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, согласованность

АнализаторДанные и аналитикаРазработкаТексты и документытип 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
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (cleanMyMacSkill) не совпадает с папкой (clean-my-mac)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, 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
  • 85Шаги. Шагов: 15, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 694 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 604 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent disk-usage analysis and cleanup skill, but users should treat its interactive delete mode as a real file-removal tool.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 2 июн. 2026 г.