SKILLEMALL.ai

BC desktop-automation-hub-pro

Центр автоматизации рабочего стола (профессиональная версия) — это комплексное решение для управления рабочим столом AI-агента, которое разблокирует пять расширенных возможностей: распознавание и позиционирование изображений, расширенное управление несколькими мониторами, управление состоянием окон, режим утверждения и оркестрация оптимизации производительности, в дополнение к пяти основным модулям бесплатной версии. Поддерживает сопоставление шаблонов на основе OpenCV, позволяя агенту «видеть» элементы экрана и точно нажимать на них. Используйте, когда требуется повышение эффективности, автоматизация процессов, пакетная обработка, оптимизация рабочих процессов. Не подходит для задач, требующих ручной творческой оценки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«桌面自动化中枢(专业版)是AI Agent的完整桌面操控方案,在免费版五大核心模块基础上解锁图像识别定位、高级多显示器管理、窗口状态控制、审…»

桌面自动化中枢(专业版)是AI Agent的完整桌面操控方案,在免费版五大核心模块基础上解锁图像识别定位、高级多显示器管理、窗口状态控制、审批模式、性能优化编排五大高级能力。支持基于OpenCV的模板匹配,让Agent能"看见"屏幕元素并精准点击。Use when 需要提升效率、自动化流程、批量处理、工作流优化时使用。不适用于需要人工创意判断的任务。

ClawHub Hermes автор: 天轰穿 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 756 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Центр автоматизации рабочего стола (профессиональная версия) — это комплексное решение для управления рабочим столом AI-агента, которое разблокирует пять…

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

СправочникИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
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. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: Unexpected scalar at node end at line 8, column 126: …式、性能优化编排五大高级能力。支持基于OpenCV的模板匹配,让Agent能"看见"屏幕元素并精准点击。Use when 需要提升效率、自动化流程、批量处理… ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-long-hermes description 176 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • 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"

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: 39
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3756 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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 176 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 42 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +4Есть примеры (19 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This desktop automation skill is broadly useful, but it gives agents high-impact control over files, screens, terminals, and production commands without strong enforced boundaries.
LLM: suspicious (high) · 28 авг. 2026 г.