SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB papermc-ai-ops

Управляет серверами PaperMC Minecraft через безопасные, контролируемые интерфейсы. Использовать для управления жизненным циклом сервера, резервного копирования, операций с плагинами и мониторинга состояния с политикой безопасности, ориентированной на резервное копирование.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage PaperMC Minecraft servers through safe, controlled interfaces.…»

Manage PaperMC Minecraft servers through safe, controlled interfaces. Use for server lifecycle management, backups, plugin operations, and health monitoring with backup-first safety policy.

ClawHub Agent Skills автор: Yan v2.0.1 MIT-0 27 файлов · 4 скрипта тело ≈ 2 263 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Управляет серверами PaperMC Minecraft через безопасные, контролируемые интерфейсы.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ПроцедураИнфраструктураЛюди и наймРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token publish_skill.py:11
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      API_TOKEN = "clh_…WeY"
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token publish_to_clawhub.py:13
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      API_TOKEN = "clh_…WeY"
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token simple_publish.sh:3
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      API_TOKEN="clh_…WeY"
      в кавычках

    Просканировано файлов: 27. 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 67/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 77
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2263 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 15. 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
    • -34 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 189 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 47 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
    • +4Есть примеры (22 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill mostly matches PaperMC server administration, but it ships unrelated publishing tools with hardcoded credentials and broad upload behavior that users should review before installing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.