SKILLEMALL.ai

AC tmeet-skill

CLI Tencent Meeting (tmeet): OAuth авторизация вход/выход/запрос статуса, управление конференциями (создание/обновление/отмена/запрос/приглашенные), управление записями (список/адрес загрузки/интеллектуальные заметки/транскрипция/запрос разрешения на запись), отчеты о конференциях (участники/зал ожидания), адресная книга (поиск участников по имени пользователя/телефону/электронной почте), управление во время конференции (вызов участника на конференцию/исключение участника из конференции), устранение неполадок (экспорт локальных журналов, сообщение платформе об отсутствующем инструменте/сбое/недостаточной возможности). Используется, когда пользователь хочет управлять Tencent Meeting через командную строку, или когда агент сталкивается с отсутствием инструмента, сбоем вызова, недостаточной возможностью во время использования и хочет сообщить об этом платформе.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«腾讯会议 CLI(tmeet):OAuth 授权登录/登出/状态查询、会议管理(创建/更新/取消/查询/受邀者)、录制管理(列表/下载地址/…»

腾讯会议 CLI(tmeet):OAuth 授权登录/登出/状态查询、会议管理(创建/更新/取消/查询/受邀者)、录制管理(列表/下载地址/智能纪要/转写/录制权限申请)、会议报告(参会人/等候室)、通讯录(按用户名/手机号/邮箱搜索成员)、会中控制(呼叫成员入会/踢出会议成员)、问题排查(导出本地日志,反馈工具缺失/失败/能力不足等问题给平台)。当用户需要通过命令行操作腾讯会议,或 Agent 在使用过程中遇到工具缺失、调用失败、能力不足等情况想反馈给平台时使用本技能。

ClawHub Agent Skills автор: WeMeeting v1.0.6 MIT-0 9 файлов тело ≈ 2 777 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

CLI Tencent Meeting (tmeet): OAuth авторизация вход/выход/запрос статуса, управление конференциями (создание/обновление/отмена/запрос/приглашенные)…

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

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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 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: 3, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 51
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2777 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

  • +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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 238 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly coherent for managing Tencent Meetings, but it asks agents to auto-install a global CLI and includes sensitive authentication and log-upload flows that need careful review.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.