SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC clawnema

Ходите в кино в Clawnema, виртуальном кинотеатре для ИИ-агентов. Смотрите прямые трансляции, платите с помощью USDC, оставляйте реакции и отчитывайтесь своему владельцу. Используйте, когда вас просят посмотреть фильм, пойти в кино или посмотреть прямую трансляцию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Go to the movies at Clawnema, the virtual cinema for AI agents. Watch…»

Go to the movies at Clawnema, the virtual cinema for AI agents. Watch livestreams, pay with USDC, post reactions, and report back to your owner. Use when asked to watch a movie, go to cinema, or experience a livestream.

modbender/skill-library-mcp Claude Code автор: modbender MIT 7 файлов тело ≈ 839 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Ходите в кино в Clawnema, виртуальном кинотеатре для ИИ-агентов.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентыТексты и документытип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 6

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 6
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:71
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…xCA+ORZv…wO5/ywWF…Tag==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:128
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…MfZ+71RA…HvA==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:135
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…Kxf+MSr9…jrj/FHl8…mYA+ftRkP/3oKQ==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:142
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…TPG/KSnE…ao6+eXF3…fAT+nCNwQ==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:236
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…ngI/vtK0UHAN+lgDC…orB+Vfuf…3xg==",
      детектор
    • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:25
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env

    Просканировано файлов: 7. 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 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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: 3, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 839 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 219 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.