SKILLEMALL.ai

BB mobilerun-official

Дайте вашему агенту OpenClaw руки на реальном телефоне Android. Нажимайте, проводите пальцем, печатайте, делайте скриншоты, читайте дерево доступности пользовательского интерфейса и управляйте приложениями — все через официальный API Mobilerun (mobilerun.ai). Ваш агент может автоматизировать любое приложение для Android: социальные сети, тестирование, сбор данных или что-либо, что вы делаете вручную. Использует ВАШ API-ключ (безопасно хранится через переменную среды MOBILERUN_API_KEY) и ВАШЕ устройство (личный телефон через Portal APK или облачное устройство). Никакие данные не покидают вашу зону контроля.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Give your OpenClaw agent hands on a real Android phone. Tap, swipe, ty…»

Give your OpenClaw agent hands on a real Android phone. Tap, swipe, type, take screenshots, read the UI accessibility tree, and manage apps — all through the official Mobilerun API (mobilerun.ai). Your agent can automate any Android app: social media, testing, data collection, or anything you'd do manually. Uses YOUR API key (stored securely via MOBILERUN_API_KEY env var) and YOUR device (personal phone via Portal APK or cloud device). No data leaves your control.

ClawHub Hermes автор: PeLae1 v1.2.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 066 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Дайте вашему агенту OpenClaw руки на реальном телефоне Android.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 469 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл

Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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: 22
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1066 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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 468 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This phone-automation skill is coherent, but it needs review because it gives an agent and Mobilerun broad ability to observe and control a real Android phone while privacy and destructive-action risks are under-disclosed.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.