SKILLEMALL.ai

AD iaiops-factory

Версия iaiops для заводов — линии дискретного производства: OPC-UA, Modbus-TCP/RTU, Siemens S7comm (S7-300/400/1200/1500), Mitsubishi MC/MELSEC, Omron FINS (CS/CJ/CP/NX), Allen-Bradley EtherNet/IP (ControlLogix/CompactLogix), EtherCAT (CoE/SOEM), PROFINET (обнаружение DCP), MTConnect (станки с ЧПУ), IO-Link (мастер JSON — видимость на уровне датчиков), MQTT/Sparkplug B/UNS, плюс межпротольное ядро (причина простоя, OEE, инвентаризация активов). Используйте для задач устранения неполадок ПЛК, ЧПУ, шины сервопривода/привода, имени станции, просмотра тегов, Unified Namespace или производственной линии. Сначала чтение, запись с управлением MOC. Также охватывает Phoenix Contact PLCnext vPLC (через встроенные серверы OPC-UA + Modbus).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Factory edition of iaiops — discrete-manufacturing lines: OPC-UA, Modb…»

Factory edition of iaiops — discrete-manufacturing lines: OPC-UA, Modbus-TCP/RTU, Siemens S7comm (S7-300/400/1200/1500), Mitsubishi MC/MELSEC, Omron FINS (CS/CJ/CP/NX), Allen-Bradley EtherNet/IP (ControlLogix/CompactLogix), EtherCAT (CoE/SOEM), PROFINET (DCP discovery), MTConnect (CNC machine tools), IO-Link (master JSON — sensor-level visibility), MQTT/Sparkplug B/UNS, plus the cross-protocol brain (downtime root-cause, OEE, asset inventory). Use for PLC, CNC, servo/drive bus, name-of-station, tag browse, Unified Namespace, or production-line troubleshooting tasks. Read-first, MOC-gated writes. Also covers Phoenix Contact PLCnext vPLC (via its built-in OPC-UA + Modbus servers).

ClawHub Agent Skills автор: wei zhou v0.27.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 879 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 20 ч назад

Версия iaiops для заводов — линии дискретного производства: OPC-UA, Modbus-TCP/RTU, Siemens S7comm (S7-300/400/1200/1500), Mitsubishi MC/MELSEC, Omron FINS…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураПроизводствотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
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

    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

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 112): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 63
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2879 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 687 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed industrial-operations assistant with clear read-first behavior and gated controls for high-impact writes.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 сент. 2026 г.