SKILLEMALL.ai

AC clawfy-pro

Обрабатывает сообщения вебхуков [Clawfy Pro] из расширения для браузера. Когда сообщение начинается с [Clawfy Pro], использует предоставленный URL, контекст страницы (текст тела, блоки кода, подзаголовки) для глубокого понимания того, над чем работает пользователь. Отвечает обнаружением конкретного намерения, предложениями помощи, основанными на задаче, и предложениями навыков ClawHub с объяснениями релевантности для каждого навыка. Использует предоставленный платформой CLI `clawhub` для обнаружения навыков. Получает доступ к истории недавних разговоров (последние 10 сообщений) для обнаружения связей с проектом. Используйте при получении сообщений, начинающихся с [Clawfy Pro].

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Process [Clawfy Pro] webhook messages from the browser extension. When…»

Process [Clawfy Pro] webhook messages from the browser extension. When a message starts with [Clawfy Pro], use the included URL, page context (body text, code blocks, subheadings) to deeply understand what the user is working on. Respond with specific intent detection, task-informed help offers, and ClawHub skill suggestions with per-skill relevance explanations. Uses the platform-provided `clawhub` CLI for skill discovery. Accesses recent conversation history (last 10 messages) to detect project connections. Use when receiving messages prefixed with [Clawfy Pro].

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 2 222 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Обрабатывает сообщения вебхуков [Clawfy Pro] из расширения для браузера.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураExcelРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
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: 1. 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 61/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2222 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 570 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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