SKILLEMALL.ai

BC cost-optimizer

Сократите расходы на API OpenRouter на 50-90%. Добавляет дешевые и мощные псевдонимы моделей в вашу настройку, а затем советует, когда переключаться между моделями в зависимости от сложности задачи. 8 предустановок, 29 моделей, нулевой риск конфигурации — только добавляет псевдонимы, никогда не изменяет ваши настройки по умолчанию. Настройка за 3 клика. НОВИНКА: трекер расходов показывает вашу фактическую экономию, Mix & Match создает пользовательские предустановки из 29 моделей, ежемесячный калькулятор оценивает ваши расходы. Создано Джеффом Дж. Хантером.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Cut your OpenRouter API costs 50-90%. Adds cheap and powerful model al…»

Cut your OpenRouter API costs 50-90%. Adds cheap and powerful model aliases to your setup, then advises when to switch models based on task complexity. 8 presets, 29 models, zero config risk — only adds aliases, never changes your default. 3 clicks to set up. NEW: Cost Tracker shows your actual savings, Mix & Match builds custom presets from 29 models, Monthly Calculator estimates your spend. Built by Jeff J Hunter.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 9 049 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Сократите расходы на API OpenRouter на 50-90%.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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. 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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 9049 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (cost-optimizer) не совпадает с папкой (openclaw-cost-optimizer)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9049 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 72
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 26. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -230 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 419 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 73 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 72 пунктов
  • +4Есть примеры (33 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.