SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC discord

Используйте, когда вам нужно управлять Discord из Clawdbot через инструмент `discord`: отправлять сообщения, реагировать, публиковать или загружать стикеры, загружать эмодзи, проводить опросы, управлять ветками/закреплениями/поиском, получать информацию о разрешениях или участниках/ролях/каналах или выполнять действия по модерации в личных сообщениях или каналах Discord.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when you need to control Discord from Clawdbot via the discord too…»

Use when you need to control Discord from Clawdbot via the discord tool: send messages, react, post or upload stickers, upload emojis, run polls, manage threads/pins/search, fetch permissions or member/role/channel info, or handle moderation actions in Discord DMs or channels.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 1 794 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте, когда вам нужно управлять Discord из Clawdbot через инструмент discord: отправлять сообщения, реагировать, публиковать или загружать стикеры…

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

ПроцедураDiscordЛичная продуктивностьТексты 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
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 · 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 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: 9, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 44
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1794 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 277 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 30 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +4Есть примеры (29 блоков кода)

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