SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC woodworking

Параметрическое моделирование мебели на основе ИИ для Fusion 360. Создает готовые к производству CAD-модели с реальными соединениями из естественного языка, изображений или ссылок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered parametric furniture modeling for Fusion 360. Generates pro…»

AI-powered parametric furniture modeling for Fusion 360. Generates production-ready CAD models with real joinery from natural language, images, or reference links.

ClawHub Agent Skills автор: YLZha v0.7.1 MIT-0 80 файлов · 1 скрипт тело ≈ 12 704 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Параметрическое моделирование мебели на основе ИИ для Fusion 360.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, стоимость исполнения

ПроцедураРазработкаИИ и агентытип 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
C
66/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
68
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 8

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 8
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host DEVELOPMENT.md:11
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ShopPrentice/shopprentice/main/install.sh | bash -s -- --claude-code
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host DEVELOPMENT.md:14
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ShopPrentice/shopprentice/main/install.sh | bash -s -- --codex
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host DEVELOPMENT.md:17
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ShopPrentice/shopprentice/main/install.sh | bash -s -- --mcp
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host DEVELOPMENT.md:20
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ShopPrentice/shopprentice/main/install.sh | bash -s -- --all
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host DEVELOPMENT.md:23
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ShopPrentice/shopprentice/main/install.sh | bash
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README.md:32
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ShopPrentice/shopprentice/main/install.sh | bash
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host dev/package-clawhub.sh:66
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    command: "curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ShopPrentice/shopprentice/main/install.sh | bash"
    строка в коде
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host SKILL.md:27
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    command: "curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ShopPrentice/shopprentice/main/install.sh | bash"
    в кавычках

Просканировано файлов: 79. 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 body-long тело SKILL.md ≈ 12704 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (woodworking) не совпадает с папкой (shopprentice)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 12704 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 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: 90
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 20, есть раздел про ошибки
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 163 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 90 пунктов
  • +4Есть примеры (19 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
ShopPrentice appears to be a real Fusion 360 woodworking skill, but it needs review because it installs a local control server that can inspect designs and run Fusion Python scripts without authentication.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 30 мая 2026 г.