SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD starling-home-hub

Управление устройствами умного дома Nest и Google Home через локальный REST API Starling Home Hub. Поддерживает термостаты, камеры, Nest Protects, замки Nest × Yale, датчики температуры, управление режимом дома/вне дома и службу погоды Nest. Используйте этот навык при управлении устройствами Nest/Google Home через Starling Home Hub — чтение статуса устройств, установка температуры, получение снимков с камер, блокировка/разблокировка дверей, проверка оповещений о дыме/CO и переключение режима дома/вне дома.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Controls Nest and Google Home smart home devices via the Starling Home…»

Controls Nest and Google Home smart home devices via the Starling Home Hub's local REST API. Supports thermostats, cameras, Nest Protects, Nest × Yale locks, temperature sensors, home/away control, and Nest weather service. Use this skill when managing Nest/Google Home devices through Starling Home Hub — reading device status, setting temperatures, getting camera snapshots, locking/unlocking doors, checking smoke/CO alerts, and toggling home/away mode.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 468 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Управление устройствами умного дома Nest и Google Home через локальный REST API Starling Home Hub.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкаИИ и агентыТексты и документытип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
85
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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

    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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/starling.sh:131
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      body=$(curl -sfS -w '\n%{http_code}' "${CURL_TIMEOUT[@]}" ${CURL_EXTRA[@]+"${CURL_EXTRA[@]}"} "$@" "${BASE_URL}${path}?key=${API_KEY}" 2>&1) || true
    • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/starling.sh:143
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -sfS "${CURL_TIMEOUT[@]}" ${CURL_EXTRA[@]+"${CURL_EXTRA[@]}"} "$@" "${BASE_URL}${path}?key=${API_KEY}" || {
    • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/starling.sh:152
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      body=$(curl -sfS -w '\n%{http_code}' "${CURL_TIMEOUT[@]}" ${CURL_EXTRA[@]+"${CURL_EXTRA[@]}"} "$@" "${BASE_URL}${path}?key=${API_KEY}&${params}" 2>&1) || true

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 29, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1468 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 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 456 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.