SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD 迅雷

Руководство по загрузке через Xunlei. Используйте для: (1) понимания принципов ускорения загрузки (P2SP/ускорение для участников/офлайн-загрузка) и оценки выгодности членства, (2) выбора между облачным хранилищем Xunlei и локальной загрузкой, (3) обработки специальных ссылок thunder:// (подробнее см. в инструменте кодирования/декодирования навыка thunder). Руководство по загрузке Xunlei: механика ускорения, оценка ценности членства и компромиссы облачного хранения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«迅雷下载使用指南。Use for: (1) 下载加速原理理解（P2SP/会员加速/离线下载）与会员划算性判断, (2) 迅雷云盘与本地下载的…»

迅雷下载使用指南。Use for: (1) 下载加速原理理解（P2SP/会员加速/离线下载）与会员划算性判断, (2) 迅雷云盘与本地下载的取舍, (3) thunder:// 专链处理（详见 thunder skill 的编解码工具）。Xunlei download guide: acceleration mechanics, membership value assessment, and cloud-storage trade-offs.

ClawHub Hermes автор: zhangifonly v1.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 561 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Руководство по загрузке через Xunlei.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-long-hermes description 224 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (迅雷) не совпадает с папкой (xunlei)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 57
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 561 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

  • +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 224 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill bundle is broad and operational, but its credential use, API writes, persistence, and destructive paths are disclosed and tied to the stated workflows.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 11 июл. 2026 г.