SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DC ha-ultimate

Окончательный навык Home Assistant для AI-агентов. Управление более чем 25 доменами сущностей через REST API с обеспечением безопасности, веб-хуками, генерацией инвентаря и полным CLI-обертыванием. Освещение, климат, замки, присутствие, погода, календари, уведомления, TTS, скрипты, автоматизации и многое другое.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Definitive Home Assistant skill for AI agents. Control 25+ entity doma…»

Definitive Home Assistant skill for AI agents. Control 25+ entity domains via REST API with safety enforcement, webhooks, inventory generation, and a full CLI wrapper. Lights, climate, locks, presence, weather, calendars, notifications, TTS, scripts, automations, and more.

Не рекомендуетсянизкая оценка D
modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 8 файлов · 1 скрипт тело ≈ 7 003 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Окончательный навык Home Assistant для AI-агентов.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

ИнтеграцияDockerДанные и аналитикаИИ и агентыЛичная продуктивностьтип 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
D
59/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
50
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Ошибки и развилки вес 10
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 10

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 10
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/troubleshooting.md:16
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "$HA_URL/api/" -H "Authorization: Bearer $HA_TOKEN"
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/troubleshooting.md:50
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -sk "$HA_URL/api/" -H "Authorization: Bearer $HA_TOKEN"
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/troubleshooting.md:55
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl --cacert /path/to/cert.pem "$HA_URL/api/" -H "Authorization: Bearer $HA_TOKEN"
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/troubleshooting.md:146
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "$HA_URL/api/services" -H "Authorization: Bearer $HA_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/ha.sh:39
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $HA_TOKEN" -H "Content-Type: application/json" "$@"
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:46
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $HA_TOKEN" "$HA_URL/api/" | jq
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:172
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "$HA_URL/api/states" -H "Authorization: Bearer $HA_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:180
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "$HA_URL/api/states" -H "Authorization: Bearer $HA_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:184
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "$HA_URL/api/states" -H "Authorization: Bearer $HA_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:194
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "$HA_URL/api/states/ENTITY_ID" -H "Authorization: Bearer $HA_TOKEN"

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7003 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7003 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 27, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 30. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 273 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 54 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (41 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.