SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC home-assistant-agent-secure

Безопасное управление устройствами умного дома Home Assistant с помощью API Assist (Conversation). Передает естественный язык встроенной системе NLU Home Assistant для безопасного и эффективного управления устройствами с минимальным использованием токенов. Разработан для работы с ограниченным неадминистративным пользователем HA для минимального раскрытия доступа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Control Home Assistant smart home devices securely using the Assist (C…»

Control Home Assistant smart home devices securely using the Assist (Conversation) API. Passes natural language to Home Assistant's built-in NLU for safe, token-efficient device control. Designed to work with a restricted non-admin HA user for minimal access exposure.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 1 993 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Безопасное управление устройствами умного дома Home Assistant с помощью API Assist (Conversation).

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

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
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 2. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 85Шаги. Шагов: 38, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1993 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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 268 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

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