SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB ios-device-automation

Автоматизация устройств iOS на основе визуального восприятия с использованием Midscene CLI. Работает полностью на основе скриншотов — не требует DOM или меток доступности. Может взаимодействовать со всеми видимыми элементами на экране независимо от технологического стека. Управление устройствами iOS с помощью команд на естественном языке через WebDriverAgent. Ключевые слова: ios, iphone, ipad, ios app, tap on iphone, swipe, mobile app ios, ios device, ios testing, iphone automation, ipad automation, ios screen, ios navigate, test ios app, verify on iphone, QA on ipad, check the app on ios, test on ios device, see if the app works on iphone, end-to-end test on ios, visual verification on ios На базе Midscene.js (https://midscenejs.com)

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Vision-driven iOS device automation using Midscene CLI. Operates entir…»

Vision-driven iOS device automation using Midscene CLI. Operates entirely from screenshots — no DOM or accessibility labels required. Can interact with all visible elements on screen regardless of technology stack. Control iOS devices with natural language commands via WebDriverAgent. Triggers: ios, iphone, ipad, ios app, tap on iphone, swipe, mobile app ios, ios device, ios testing, iphone automation, ipad automation, ios screen, ios navigate, test ios app, verify on iphone, QA on ipad, check the app on ios, test on ios device, see if the app works on iphone, end-to-end test on ios, visual verification on ios Powered by Midscene.js (https://midscenejs.com)

ClawHub Agent Skills автор: Leyang v1.0.5 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 836 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Автоматизация устройств iOS на основе визуального восприятия с использованием Midscene CLI.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Bash

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ios-device-automation) не совпадает с папкой (midscene-ios-automation)
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2836 токенов
  • 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 (4 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

  • +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 667 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a legitimate iOS automation skill, but it can broadly control a live device and send screen contents to external model providers without enough user-facing safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.