SKILLEMALL.ai

BB preqstation

Запускайте Claude Code, Codex CLI или Gemini CLI по запросам OpenClaw на естественном языке для работы PREQSTATION.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run Claude Code, Codex CLI, or Gemini CLI from natural-language OpenCl…»

Run Claude Code, Codex CLI, or Gemini CLI from natural-language OpenClaw requests for PREQSTATION work.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 682 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Запускайте Claude Code, Codex CLI или Gemini CLI по запросам OpenClaw на естественном языке для работы PREQSTATION.

Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: согласованность, отчётность по ходу

ИнтеграцияРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
77/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Широкие права средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-agent-memory-dump MEMORY.md
    В скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (1) — похоже на дамп с личными данными или токенами
    MEMORY.md

Просканировано файлов: 3. 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 77/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (preqstation) не совпадает с папкой (preqstation-preqstation)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 682 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (11 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +3Длина description 103: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

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