SKILLEMALL.ai

AD macos-automator-services

Набор автоматизированных служб macOS Automator для развертывания и использования. Включает 5 полезных рабочих процессов: PDF в JPG, переименование PNG и преобразование в JPG, объединение изображений, распаковка RAR, последовательное именование файлов изображений. Установка всех служб в каталог ~/Library/Services/ одним щелчком мыши. Сценарии использования: (1) «установить мои автоматизированные службы», (2) «развернуть все рабочие процессы Automator», (3) «настроить быстрые действия», (4) «пакетная обработка изображений», (5) «распаковать файлы RAR».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«部署和使用军舰的 macOS Automator 自动化服务集合。包含 5 个实用工作流:PDF转JPG、PNG重命名并转JPG、图像拼接、…»

部署和使用军舰的 macOS Automator 自动化服务集合。包含 5 个实用工作流:PDF转JPG、PNG重命名并转JPG、图像拼接、解压RAR、顺序命名图像文件。一键安装所有服务到 ~/Library/Services/ 目录。使用场景:(1) "安装我的自动化服务",(2) "部署所有 Automator 工作流",(3) "设置快捷操作",(4) "批量处理图像",(5) "解压 RAR 文件"。

ClawHub Agent Skills автор: 军舰 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 388 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Набор автоматизированных служб macOS Automator для развертывания и использования.

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 88
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1388 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

  • +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 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 206 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 43 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 88 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local macOS Automator services guide with user-directed commands, but users should inspect any workflow bundles separately because they are not included in the reviewed artifact.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.