AD token-freedom
Рекомендации по платформам AI API и помощник по управлению токенами. Помогает пользователям находить самые дешевые/бесплатные/наиболее подходящие платформы AI API, регистрироваться для получения бесплатных квот, настраивать их для использования в клиентах, таких как QClaw. Поддерживает сравнение цен, рекомендации, руководство по регистрации. Срабатывает, когда пользователь говорит «API слишком дорогие», «токены закончились», «где можно бесплатно вызывать ИИ», «помоги зарегистрироваться на API», «смени модель на более дешевую», «подключи свой ключ», «сравнение цен на API», «какая платформа дает больше всего». Охватывает более 16 платформ, таких как SiliconFlow/Volcengine/DeepSeek/Zhipu/OpenRouter/Groq/Sophnet/Alibaba Cloud Bailei/Xiaomi MiMo/Tencent Hunyuan/Anthropic/OpenAI/Google Gemini/MiniMax/Moonshot.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI API 平台推荐与 Token 自由助手。帮助用户找到最便宜/免费/最适合的 AI API 平台，注册获取免费额度，配置到 QClaw…»
AI API 平台推荐与 Token 自由助手。帮助用户找到最便宜/免费/最适合的 AI API 平台，注册获取免费额度，配置到 QClaw 等客户端使用。支持比价、推荐、注册引导。当用户说"API太贵了"、"token用完了"、"哪里可以免费调用AI"、"帮我注册API"、"换个便宜的模型"、"接入自己的Key"、"API比价"、"哪个平台送得多"时触发。覆盖硅基流动/火山引擎/DeepSeek/智谱/OpenRouter/Groq/Sophnet/阿里云百炼/小米MiMo/腾讯混元/Anthropic/OpenAI/Google Gemini/MiniMax/Moonshot 等 16+ 平台。
Рекомендации по платформам AI API и помощник по управлению токенами.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 Секреты в коде
secret-password-literalreferences/setup-guide.md:180Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)api_key="sk-o…xxx",
Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 39
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 812 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- -219 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 303 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.