SKILLEMALL.ai

AD redline

Визуальное аннотирование на веб-страницах, сгенерированных ИИ, автоматическая подача обратной связи в виде "выбрать элемент + написать комментарий" обратно в модель через локальный сервер + хук UserPromptSubmit, без копирования и вставки. Активируется, когда пользователь говорит "аннотировать страницу", "добавить комментарий к этому HTML", "/annotate" или хочет дать конкретные предложения по изменению элементов для сгенерированной страницы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«在 AI 生成的 HTML 网页上做可视化标注,把"点元素 + 写评论"的反馈通过本地 server + UserPromptSubmit…»

在 AI 生成的 HTML 网页上做可视化标注,把"点元素 + 写评论"的反馈通过本地 server + UserPromptSubmit hook 自动喂回模型,无需复制粘贴。当用户说"标注网页"、"给这个 HTML 加批注"、"/annotate"、或希望对生成的网页提具体元素修改意见时触发。

ClawHub Agent Skills автор: Times77 v1.0.0 MIT-0 15 файлов · 4 скрипта тело ≈ 607 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Визуальное аннотирование на веб-страницах, сгенерированных ИИ, автоматическая подача обратной связи в виде "выбрать элемент + написать комментарий" обратно в…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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 Опасные команды cmd-background-process injector.sh:65
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    nohup python3 "$SERVER_PY" "$RL_PORT" > "$LOGFILE" 2>&1 &

Просканировано файлов: 9. 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 43/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (redline) не совпадает с папкой (redline-annotate)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 32
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 607 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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

  • +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
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 149 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a useful local HTML annotation skill, but it installs persistent prompt hooks and exposes under-scoped local and browser execution paths that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.