SKILLEMALL.ai

AC paste-safe-pi

Генерируйте команды оболочки, которые выживают при вставке в удаленный терминал (например, SSH на Raspberry Pi), который искажает не-ASCII ввод и изменяет многострочные или длинные вставки. Используйте короткие, чисто ASCII, однострочные команды и sed с адресацией по шаблону вместо heredoc или многострочных блоков. Используйте, когда пользователь вставляет команды вручную в Pi/удаленную оболочку, когда пользователь говорит, что ввод искажен/mojibake, или когда пользователь не может копировать многострочные блоки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Emit shell commands that survive being pasted into a remote terminal (…»

Emit shell commands that survive being pasted into a remote terminal (e.g. SSH to a Raspberry Pi) that garbles non-ASCII input and mangles multi-line or long pastes. Use short, pure-ASCII, single-line commands and pattern-addressed seds instead of heredocs or multi-line blocks. Use when the user pastes commands by hand into a Pi/remote shell, when the user says input is garbled/mojibake, or when the user cannot copy multi-line blocks.

ClawHub Agent Skills автор: sharinchan233 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 025 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Генерируйте команды оболочки, которые выживают при вставке в удаленный терминал (например, SSH на Raspberry Pi), который искажает не-ASCII ввод и изменяет…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, write), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1025 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 438 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a narrowly scoped command-formatting guide for safer manual pasting into remote terminals.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 31 авг. 2026 г.