SKILLEMALL.ai

AD planesnitch

Самостоятельно размещаемый монитор самолетов — отслеживает одно или несколько указанных мест на предмет интересных самолетов (военных/правительственных/полицейских через CSV-файлы plane-alert-db, аварийные сигналы 7500/7600/7700, пользовательские списки ICAO hex/type, низколетящие самолеты по высоте или буквально все) с использованием бесплатных онлайн-API ADS-B (adsb.lol, adsb.fi, airplanes.live, adsb.one) или вашего собственного ultrafeeder — без SDR, без антенны, без оборудования. Отправляет оповещения в Telegram (с фотографиями типов самолетов doc8643) и/или веб-хуки (массив JSON + изображение base64), периоды охлаждения на оповещение, управляется конфигурационным файлом (config.yaml), работает в Docker. Используйте, когда пользователь хочет отслеживать/оповещать о самолетах рядом с местоположением, получать уведомления, когда военный/правительственный/полицейский самолет пролетает над головой, следить за аварийными сигналами или создавать свой собственный радар для наблюдения за самолетами без покупки оборудования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Self-hosted aircraft monitor — watches one or more named locations for…»

Self-hosted aircraft monitor — watches one or more named locations for interesting aircraft (military/gov/police via plane-alert-db CSVs, emergency squawks 7500/7600/7700, custom ICAO hex/type lists, low-flyers by altitude, or literally everything) using free online ADS-B APIs (adsb.lol, adsb.fi, airplanes.live, adsb.one) or your own ultrafeeder — no SDR, no antenna, no hardware. Fires alerts to Telegram (with doc8643 aircraft-type photos) and/or webhooks (JSON array + base64 image), per-alert cooldowns, config-file driven (config.yaml), runs in Docker. Use when the user wants to monitor/alert on aircraft near a location, get pinged when a military/government/police plane flies overhead, watch for emergency squawks, or build their own plane-spotting radar without buying hardware.

ClawHub Agent Skills автор: Ciprian Mandache v1.8.6 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 003 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Самостоятельно размещаемый монитор самолетов — отслеживает одно или несколько указанных мест на предмет интересных самолетов…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияTelegramDockerDiscordДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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 exfil-webhook-url references/setup.md:296
      URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
      2. **Personal alerts:** send your bot a message first, then check `https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/getUpdates` — your `chat_id` is in there.
      заглушка

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2003 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 790 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a clearly disclosed aircraft-alerting Docker workflow that sends configured location and aircraft data to user-selected ADS-B, Telegram, or webhook services.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 авг. 2026 г.