SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD tado

Взаимодействие с умным термостатом Tado. Используйте для чтения температуры, установки отопления с автоматическим возвратом, просмотра энергопотребления и управления зонами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Interact with Tado smart thermostat. Use for reading temperature, sett…»

Interact with Tado smart thermostat. Use for reading temperature, setting heating with auto-revert, viewing energy usage, and controlling zones.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 1 431 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Взаимодействие с умным термостатом Tado.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкаТексты 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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:82
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -s "https://my.tado.com/api/v2/me" -H "Authorization: Bearer $TADO_TOKEN"
      vendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:90
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -s "https://my.tado.com/api/v2/homes/$TADO_HOME_ID/zones" -H "Authorization: Bearer $TADO_TOKEN"
      vendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:96
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -s "https://my.tado.com/api/v2/homes/$TADO_HOME_ID/zones/$ZONE_ID/state" -H "Authorization: Bearer $TADO_TOKEN"
      vendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:189
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -s "https://my.tado.com/api/v2/homes/$TADO_HOME_ID/energyUsage" -H "Authorization: Bearer $TADO_TOKEN"
      vendor-host

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (tado) не совпадает с папкой (tado-thermostat)
    • 50Шаги. Шагов: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1431 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 144 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +4Есть примеры (16 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.