SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC sticker-manager

Управление библиотекой стикеров для OpenClaw. Используйте этот навык для сохранения, поиска, маркировки, переименования, очистки, сбора, импорта и рекомендации стикеров или изображений-реакций. Поддерживает локальное управление инвентарем файлов JPG / JPEG / PNG / WEBP / GIF. Путь к библиотеке по умолчанию: ~/.openclaw/workspace/stickers/library/. Переопределите с помощью: STICKER_MANAGER_DIR

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Sticker library management for OpenClaw. Use this skill to save, sear…»

Sticker library management for OpenClaw. Use this skill to save, search, tag, rename, clean up, collect, import, and recommend stickers or reaction images. It supports local inventory management for JPG / JPEG / PNG / WEBP / GIF files. Default library path: ~/.openclaw/workspace/stickers/library/ Override with: STICKER_MANAGER_DIR

ClawHub Agent Skills автор: zhuwenzhuang v0.3.0 MIT-0 30 файлов тело ≈ 2 030 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Управление библиотекой стикеров для OpenClaw.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктураТорговлятип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/check_sensitive.py:35
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (значение-заглушка)
      "token = \"ghp_…bcd\"",
      заглушка
    • низкая Секреты в коде secret-github-token scripts/check_sensitive.py:35
      Токен GitHub (значение-заглушка)
      "token = \"ghp_…bcd\"",
      заглушка
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/check_sensitive.py:36
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (значение-заглушка)
      "token = \\\"ghp_…bcd\\\"",
      заглушка
    • низкая Секреты в коде secret-github-token scripts/check_sensitive.py:36
      Токен GitHub (значение-заглушка)
      "token = \\\"ghp_…bcd\\\"",
      заглушка

    Просканировано файлов: 19. 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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 68
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2030 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 334 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
    • +4Есть примеры (21 блоков кода)
    • +3Все 10 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This sticker tool mostly matches its purpose, but it needs review because some file and data-handling paths are not safely scoped.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.