SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC kiln

Управляйте 3D-принтерами с помощью ИИ-агентов — 273 инструмента MCP, 107 команд CLI, генерация 3D из текста/эскиза, поиск на маркетплейсе моделей, поддержка парка из нескольких принтеров, обеспечение безопасности и аутсорсинг производства.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Control 3D printers with AI agents — 273 MCP tools, 107 CLI commands,…»

Control 3D printers with AI agents — 273 MCP tools, 107 CLI commands, text/sketch-to-3D generation, model marketplace search, multi-printer fleet support, safety enforcement, and outsourced manufacturing

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 17 файлов тело ≈ 7 311 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Управляйте 3D-принтерами с помощью ИИ-агентов — 273 инструмента MCP, 107 команд CLI, генерация 3D из текста/эскиза, поиск на маркетплейсе моделей, поддержка…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентыРазработкаТорговлятип 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
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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.
  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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security COMPLETED_TASKS.md:46
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - **Auth disabled-mode safety** — `verify()` returns `scopes={"read","write"}` (not `{"admin"}`) when auth disabled. Prevents accidental privilege escalation.
  • низкая Обфускация obf-base64-blob COMPLETED_TASKS.md:162
    Длинный blob, похожий на base64 (определение детектора / чёрного списка)
    - Solana devnet tx: `3BDZ…EsN`.
    детектор
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host COMPLETED_TASKS.md:341
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    7. **Install script** — `curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/codeofaxel/Kiln/main/install.sh | sh` — detects OS, installs pipx, clones, installs, verifies
    в кавычках
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security TASKS.md:221
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - ~~**Auth disabled-mode safety**~~ ✅ Done (2026-02-19). When `KILN_AUTH_ENABLED=0`, `verify()` now returns `scopes={"read","write"}` instead of `{"admin"}`. Prevents accidental privilege escalation.

Просканировано файлов: 17. 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 ≈ 7311 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7311 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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 203 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 46 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (37 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.