SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC 9kvr-panorama

Навык управления панорамными VR-проектами, охватывающий настройку входа в учетную запись (uid/token), проекты, материалы, сцены, точки интереса, фоновую музыку, голосовые комментарии, запрос оценок и руководство по интеграции. Используется, когда пользователь запрашивает «настроить информацию для входа», «создать/изменить/просмотреть VR-проект», «загрузить материалы», «настроить сцены и точки интереса», «добавить музыку или озвучку к проекту», «просмотреть оценки», «сгенерировать код для интеграции» и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«全景 VR 作品管理技能，覆盖账号登录配置（uid/token）、作品、素材、场景、热点、配乐、语音讲解、评分查询与接入指引。用户提出“配置…»

全景 VR 作品管理技能，覆盖账号登录配置（uid/token）、作品、素材、场景、热点、配乐、语音讲解、评分查询与接入指引。用户提出“配置登录信息”、“创建/修改/查看 VR 作品”、“上传素材”、“配置场景与热点”、“给作品加音乐或配音”、“查看评分”、“生成接入代码”等需求时使用。

ClawHub Agent Skills автор: tianming v1.0.0 MIT-0 24 файла тело ≈ 282 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Навык управления панорамными VR-проектами, охватывающий настройку входа в учетную запись (uid/token), проекты, материалы, сцены, точки интереса, фоновую…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url src/tools/develop.py:1240
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
    val url = "https://deve….cn/tour/index?key=…&id=…"
    vendor-hostв кавычках

Просканировано файлов: 24. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 282 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 144 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This VR management skill mostly fits its purpose, but it silently installs and runs an external helper while handling account tokens and generated integration code in risky ways.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.