SKILLEMALL.ai

AC radarr

Добавляет и управляет фильмами в экземпляре Radarr через его HTTP API (поиск/просмотр фильмов, список профилей качества и корневых папок, добавление фильма по названию/году или ID TMDB, и запуск поиска). Используйте, когда пользователь просит добавить/запросить/скачать фильм через Radarr/Plex, или при автоматизации рабочих процессов медиа на основе Radarr.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Add and manage movies in a Radarr instance via its HTTP API (search/lo…»

Add and manage movies in a Radarr instance via its HTTP API (search/lookup movies, list quality profiles and root folders, add a movie by title/year or TMDB id, and trigger a search). Use when the user asks to add/request/download a movie via Radarr/Plex, or when automating Radarr-based media workflows.

ClawHub Agent Skills автор: WarHog v0.1.7 17 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 016 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Добавляет и управляет фильмами в экземпляре Radarr через его HTTP API (поиск/просмотр фильмов, список профилей качества и корневых папок, добавление фильма по…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 17. 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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (radarr) не совпадает с папкой (radarr-plus)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1016 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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
    • -34 из 12 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 304 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill mostly matches its Radarr movie-request purpose, but it includes an overbroad downloader that can fetch any URL and overwrite any writable path, plus weak credential-transport guidance.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.