SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD tutu-smart-control

图图智控 (TUTU Smart Control) — удаленное управление Android-телефоном, выполнение автоматизации GUI, системного администрирования и повседневных задач. Используйте этот навык, когда пользователь упоминает что-либо из следующего: - Управление телефоном, работа с телефоном, сделать что-то на телефоне - Открыть приложение на телефоне (WeChat, Douyin, Alipay, Taobao и т. д.) - Сделать скриншот телефона, посмотреть экран телефона - Нажать, ввести, смахнуть на телефоне - Автоматизация телефона, автоматизация GUI - Проверить состояние телефона (батарея, сеть, память и т. д.) - Отправить SMS, позвонить, прочитать SMS, связанные с коммуникациями - Определение местоположения телефона, получение местоположения - Просмотреть уведомления телефона - Вибрация телефона, голосовое воспроизведение (TTS) - Управление файлами телефона (список каталогов, чтение/запись/удаление файлов, анализ хранилища, только в пользовательском хранилище /sdcard/) - Нажать на элемент пользовательского интерфейса по тексту/ID, найти элементы интерфейса - Поиск медиафайлов на телефоне (изображения, видео, музыка) - Автоматический ответ в WeChat, автоматизация социальных приложений - Планирование задач на телефоне, пакетные операции - Проверка работоспособности телефона, системный мониторинг

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«图图智控（TUTU Smart Control）— 远程控制 Android 手机，执行 GUI 自动化、系统管理和日常任务。当用户提到以下…»

图图智控（TUTU Smart Control）— 远程控制 Android 手机，执行 GUI 自动化、系统管理和日常任务。当用户提到以下任何内容时使用此 skill： - 控制手机、操作手机、手机上做某事 - 打开手机上的 App（微信、抖音、支付宝、淘宝等） - 手机截图、查看手机屏幕 - 在手机上点击、输入、滑动 - 手机自动化、GUI 自动化 - 查看手机状态（电量、网络、内存等） - 发短信、打电话、读短信、通讯相关 - 手机定位、获取位置 - 查看手机通知 - 手机震动、语音播报（TTS） - 手机文件管理（列目录、读写删文件、存储分析，仅限 /sdcard/ 用户存储） - 按文字/ID 点击 UI 元素、查找界面元素 - 搜索手机媒体文件（图片、视频、音乐） - 微信自动回复、社交应用自动化 - 手机定时任务、批量操作 - 手机健康检查、系统巡检

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 6 633 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

图图智控 (TUTU Smart Control) — удаленное управление Android-телефоном, выполнение автоматизации GUI, системного администрирования и повседневных задач.

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыМедиа и видеотип 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
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
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

  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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6633 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6633 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 64
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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 387 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 127 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
  • +4Есть примеры (89 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.