SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC ai-skills-browser

Браузер Skills — локальный инструмент для просмотра навыков, реализованный на HTML и Python3, поддерживает фильтрацию списка навыков и просмотр деталей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Skills浏览器 - 使用HTML和Python3实现的本地技能浏览工具，支持技能列表过滤和详情查看…»

Skills浏览器 - 使用HTML和Python3实现的本地技能浏览工具，支持技能列表过滤和详情查看

ClawHub Agent Skills автор: quntion v1.0.0 MIT-0 7 файлов · 1 скрипт тело ≈ 47 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Браузер Skills — локальный инструмент для просмотра навыков, реализованный на HTML и Python3, поддерживает фильтрацию списка навыков и просмотр деталей.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
45
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

  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
  • низкая Опасные команды cmd-background-process server/js/highlight.min.js:420
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса (строковый литерал в коде, не выполняется)
    built_in:["break","cd","continue","eval","exec","exit","export","getopts","hash","pwd","readonly","return","shift","test","times","trap","umask","unset","alias","bind","builtin","caller","command","de
    строка в коде

Просканировано файлов: 7. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "Author"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "Date"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "BusinessSupportVersion"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 7
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 47 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 51: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -15Тело SKILL.md короче 300 символов: скилл почти пустой
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 3 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 45.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a real local skills browser, but it exposes local skill contents too broadly and can forcibly stop an unrelated local service.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.