SKILLEMALL.ai

AD flickr-claw

Доступ к Flickr с использованием предоставленных пользователем локальных учетных данных API и токенов OAuth, проверка авторизации, экспорт метаданных недавних загрузок или альбомов, загрузка недавних изображений или изображений из альбомов для локального визуального просмотра и редактирование тегов, заголовков и описаний Flickr. Используйте при работе с учетной записью Flickr пользователя, проверке статуса аутентификации, экспорте метаданных, получении фотографий из определенного альбома Flickr, локальной загрузке изображений Flickr или записи проверенных метаданных обратно в Flickr.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Access Flickr with user-supplied local API credentials and OAuth token…»

Access Flickr with user-supplied local API credentials and OAuth tokens, verify authorization, export recent-upload or album metadata, download recent or album images for local visual review, and edit Flickr tags, titles, and descriptions. Use when working with a user's Flickr account, checking auth status, exporting metadata, pulling photos from a specific Flickr album, downloading Flickr images locally, or writing reviewed metadata back to Flickr.

ClawHub Agent Skills автор: Stanislav Stankovic v1.5.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 379 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Доступ к Flickr с использованием предоставленных пользователем локальных учетных данных API и токенов OAuth, проверка авторизации, экспорт метаданных недавних…

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

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 4. 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 49/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 36, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1379 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 453 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +4Есть примеры (17 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a Flickr helper that transparently uses local user-supplied credentials to export/download photos and optionally edit Flickr metadata.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.