SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF external-ai-integration

Используйте внешние модели ИИ (ChatGPT, Claude, Hugging Face и т. д.) в качестве инструментов через автоматизацию браузера (Chrome Relay) и опционально API Hugging Face. Используйте, когда вам нужно расширить возможности помощника с помощью внешних LLM для рассуждений, обобщения, генерации кода или других задач без создания изолированных суб-агентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Leverage external AI models (ChatGPT, Claude, Hugging Face, etc.) as t…»

Leverage external AI models (ChatGPT, Claude, Hugging Face, etc.) as tools via browser automation (Chrome Relay) and optional Hugging Face API. Use when you need to augment the assistant's capabilities with external LLMs for reasoning, summarization, code generation, or other tasks without spawning isolated sub‑agents.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 3 414 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте внешние модели ИИ (ChatGPT, Claude, Hugging Face и т.

Как процесс F 53/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/external_ai_integration.py

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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
53/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/external_ai_integration.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/external_ai_integration.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/external_ai_integration.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/external_ai_integration.py
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 80, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3414 токенов
  • 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 320 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.