SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC auto-file-organizer-free

Бесплатная версия автоматического организатора файлов решает проблему "трудоемкой ручной сортировки" при организации файлов: в папке загрузок смешаны изображения, документы, видео, архивы, ручная сортировка каждый раз занимает много времени и легко упустить; рабочий стол завален различными типами файлов, и вы не можете найти главное; для файлов разных типов нет единых правил классификации, и каждый раз при организации приходится принимать новое решение. Основные возможности: автоматическая классификация по типу файла (шесть категорий: изображения/документы/видео/аудио/архивы/код), автоматическая классификация по дате (сегодня/вчера/эта неделя/этот месяц), отчет о статистике организации (количество файлов и распределение по типам), расширение для сопоставления пользовательских типов, режим предварительного просмотра для подтверждения перед выполнением.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自动文件整理器免费版解决文件整理的"手动归类繁琐"痛点：下载文件夹里混着图片、文档、视频、压缩包，每次手动分类耗时且容易遗漏；桌面堆满各种类…»

自动文件整理器免费版解决文件整理的"手动归类繁琐"痛点：下载文件夹里混着图片、文档、视频、压缩包，每次手动分类耗时且容易遗漏；桌面堆满各种类型文件找不到重点；不同类型的文件没有统一的归类规则，每次整理都要重新决策。核心能力：按文件类型自动归类（图片/文档/视频/音频/压缩包/代码六大类）、按日期自动归类（今天/昨天/本周/本月）、整理统计报告（文件数量与类型分布）、自定义类型映射扩展、预览模式先确认后执行

ClawHub Agent Skills автор: 天轰穿 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 556 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Бесплатная версия автоматического организатора файлов решает проблему "трудоемкой ручной сортировки" при организации файлов: в папке загрузок смешаны…

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

ИнтеграцияРазработкаДанные и аналитикаИИ и агентытип 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
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Map keys must be unique at line 21, column 1: suggested_price: "9.9 CNY/per_use" tools: ["read", "write", "exec"] ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "edition"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing_tier"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing_model"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "suggested_price"

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. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 43
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2556 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 204 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 37 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly a local file organizer, but it asks for file mutation and command execution while its routing, deletion, and callback/network language are broader than its stated purpose.
LLM: suspicious (medium) · 23 июл. 2026 г.