SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB anthropic

Интеграция с Anthropic Claude API — автодополнение чатов, потоковая передача, визуализация, использование инструментов и пакетная обработка через Anthropic Messages API. Генерируйте текст с моделями Claude Opus, Sonnet и Haiku, обрабатывайте изображения, используйте вызовы инструментов и управляйте диалогами. Создано для ИИ-агентов — только стандартная библиотека Python, ноль зависимостей. Используйте для генерации текста с помощью ИИ, мультимодального анализа, ИИ с поддержкой инструментов, пакетной обработки и взаимодействия с моделями Claude.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Anthropic Claude API integration — chat completions, streaming, vision…»

Anthropic Claude API integration — chat completions, streaming, vision, tool use, and batch processing via the Anthropic Messages API. Generate text with Claude Opus, Sonnet, and Haiku models, process images, use tool calling, and manage conversations. Built for AI agents — Python stdlib only, zero dependencies. Use for AI text generation, multimodal analysis, tool-augmented AI, batch processing, and Claude model interaction.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 1 091 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Интеграция с Anthropic Claude API — автодополнение чатов, потоковая передача, визуализация, использование инструментов и пакетная обработка через Anthropic…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

ИнтеграцияИИ и агентытип 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1091 токенов

    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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 429 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (17 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.