SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD agent-usage-stats

Выберите ИИ-ассистента для мониторинга → просмотр расхода токенов. Поддерживает Hermes / Claude Code / CodeX / OpenClaw, каждый раз предлагает выбор.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«选择要监控的 AI 助手 → 查看 token 消耗。支持 Hermes / Claude Code / CodeX / OpenClaw，…»

选择要监控的 AI 助手 → 查看 token 消耗。支持 Hermes / Claude Code / CodeX / OpenClaw，每次都让你选

ClawHub Agent Skills автор: zhy v2.0.9 MIT-0 6 файлов тело ≈ 246 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Выберите ИИ-ассистента для мониторинга → просмотр расхода токенов.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникРазработкаИИ и агентыИнфраструктуратип 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
74/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
78
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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

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.
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc README.md:347
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    sed -i '' '/alias token-stats/d' ~/.zshrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc README.md:410
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export PATH="$PATH:$HOME/.local/bin"' >> ~/.zshrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc README.zh.md:392
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    sed -i '' '/alias token-stats/d' ~/.zshrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc README.zh.md:455
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export PATH="$PATH:$HOME/.local/bin"' >> ~/.zshrc
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc token-stats.py:1277
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
    print("   删除方法: 手动编辑或用 sed 删除对应行，然后 source ~/.zshrc")
    детекторстрока в коде
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc token-stats.py:1282
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    print(f"   echo 'export PATH=\"$PATH:{bin_dir}\"' >> ~/.zshrc")
    строка в коде

Просканировано файлов: 6. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "clawhub"

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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 (agent-usage-stats) не совпадает с папкой (token-stats-pkg)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 246 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)
  • +3Длина description 76: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local token-usage viewer that reads assistant history files and can optionally create a command shortcut, with no evidence of network exfiltration, credential use, or hidden destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.