SKILLEMALL.ai

AC dg-lab

Управляйте импульсным устройством DG-LAB Coyote 3.0 (郊狼) через WebSocket. Управляйте силой, отправляйте шаблоны сигналов, обрабатывайте сопряжение устройств. Используйте, когда пользователь упоминает 郊狼, DG-LAB, coyote, импульсное устройство, e-stim, 脉冲, 电脉冲, управление формой сигнала или хочет взаимодействовать с аппаратным обеспечением dungeon-lab.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Control DG-LAB Coyote 3.0 (郊狼) pulse device via WebSocket. Manage stre…»

Control DG-LAB Coyote 3.0 (郊狼) pulse device via WebSocket. Manage strength, send waveform patterns, handle device pairing. Use when the user mentions 郊狼, DG-LAB, coyote, pulse device, e-stim, 脉冲, 电脉冲, waveform control, or wants to interact with dungeon-lab hardware.

ClawHub Agent Skills автор: YuuLuo v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 520 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Управляйте импульсным устройством DG-LAB Coyote 3.0 (郊狼) через WebSocket. Управляйте силой, отправляйте шаблоны сигналов, обрабатывайте сопряжение устройств.…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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

    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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1520 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 266 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 33 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill is a disclosed local controller for a DG-LAB pulse device, with real physical-control risk but no evidence of hidden data access, deception, or unrelated behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.