SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC send2tv

Отправляйте текстовые сообщения, изображения или аудио на Huawei Smart Screen через DLNA/UPnP. Используйте, когда пользователь хочет отобразить что-то на телевизоре или воспроизвести аудио/TTS на телевизоре. Триггеры: отправить на ТВ, отправить на ТВ, отобразить на ТВ, 电视上显示 (отобразить на ТВ), 发到电视 (отправить на ТВ), 推送到电视 (отправить на ТВ), 电视播放 (воспроизвести на ТВ), 语音播报 (голосовое вещание).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Push text messages, images, or audio to Huawei Smart Screen via DLNA/U…»

Push text messages, images, or audio to Huawei Smart Screen via DLNA/UPnP. Use when user wants to display something on TV or play audio/TTS on TV. Triggers: send to TV, push to TV, display on TV, 电视上显示, 发到电视, 推送到电视, 电视播放, 语音播报.

ClawHub Agent Skills автор: SeanShen v1.2.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 578 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Отправляйте текстовые сообщения, изображения или аудио на Huawei Smart Screen через DLNA/UPnP.

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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
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
Отчётность по ходу вес 2
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

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

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 85Шаги. Шагов: 24, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 578 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

    • +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 227 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill appears to do what it claims, but it can automatically stop another local service and briefly expose chosen media on the local network.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.