SKILLEMALL.ai

AC rar-command-helper

Кроссплатформенная обработка архивов rar и winrar из командной строки для Windows и Linux. Используйте, когда ChatGPT необходимо сжимать или извлекать архивы с помощью rar или winrar, определять наличие инструментов rar, устранять проблемы с путями, загружать официальные установщики при их отсутствии, обрабатывать архивы, защищенные паролем, обрабатывать многотомные архивы и устранять распространенные ошибки при извлечении или сжатии из командной строки в автоматизированных рабочих процессах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«cross-platform rar and winrar command-line archive handling for window…»

cross-platform rar and winrar command-line archive handling for windows and linux. use when chatgpt needs to compress or extract archives with rar or winrar, detect whether rar tools are available, repair path issues, download official installers when missing, handle password-protected archives, process multipart archives, and troubleshoot common command-line extraction or compression errors in automation workflows.

ClawHub Agent Skills автор: Mason v1.0.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 745 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Кроссплатформенная обработка архивов rar и winrar из командной строки для Windows и Linux.

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 6. 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 52/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (rar-command-helper) не совпадает с папкой (rar-archive-helper)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 59
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1745 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 17. 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
    • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 419 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 48 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
    • +4Есть примеры (23 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This archive-helper skill is mostly coherent, but it needs Review because it can persistently change PATH, download external installer binaries, expose archive passwords in commands, and overwrite files without clear consent safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.