SKILLEMALL.ai

BF xiaodu-control

Навык управления умными устройствами Xiaodu. Используется для управления умными колонками Xiaodu, устройствами IoT, просмотра списка устройств, голосового вещания и т. д. Используется, когда пользователю требуется управлять умными устройствами Xiaodu, запрашивать статус устройств, отправлять голосовые команды или управлять умным домом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小度智能设备控制技能。用于控制小度音箱、IoT设备、查看设备列表、语音播报等。当用户需要控制小度智能设备、查询设备状态、发送语音指令或管理智…»

小度智能设备控制技能。用于控制小度音箱、IoT设备、查看设备列表、语音播报等。当用户需要控制小度智能设备、查询设备状态、发送语音指令或管理智能家居时使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: vividlife v1.0.0 MIT-0 10 файлов · 3 скрипта тело ≈ 708 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык управления умными устройствами Xiaodu.

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/device_management.md, references/troubleshooting.md

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/device_management.md, references/troubleshooting.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 10. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/device_management.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/troubleshooting.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/device_management.md, references/troubleshooting.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/device_management.md, references/troubleshooting.md
  • 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 (xiaodu-control) не совпадает с папкой (xiaodu-iot)
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 708 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 80: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This smart-home skill appears purpose-built, but it gives an agent real device-control and privacy-sensitive powers with weak guardrails around confirmation, secrets, logs, and persistent memory edits.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.