SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC videochat-withme

Видеочат с ИИ в реальном времени, который проходит через вашего агента OpenClaw. Использует Groq Whisper (облачное распознавание речи), edge-tts (облачное преобразование речи в текст через Microsoft) и API OpenClaw chatCompletions для общения. Ваш агент видит вашу камеру, слышит ваш голос и отвечает своим характером и памятью. Требуется: GROQ_API_KEY для распознавания речи. Читает ~/.openclaw/openclaw.json для порта шлюза и токена аутентификации. Поток данных: аудио → облако Groq (STT), текст TTS → облако Microsoft (edge-tts), кадры с камеры (base64) + текст → шлюз OpenClaw → ваш настроенный LLM-провайдер (может быть облачным — кадры покидают машину при использовании облачного LLM). Устанавливает постоянную службу launchd (необязательно). Триггерные фразы: «видеочат», «голосовой вызов», «позвони мне», «视频一下», «语音», «打电话给我», «我要和你视频», «videochat-withme».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Real-time AI video chat that routes through your OpenClaw agent. Uses…»

Real-time AI video chat that routes through your OpenClaw agent. Uses Groq Whisper (cloud STT), edge-tts (cloud TTS via Microsoft), and OpenClaw chatCompletions API for conversation. Your agent sees your camera, hears your voice, and responds with its own personality and memory. Requires: GROQ_API_KEY for speech recognition. Reads ~/.openclaw/openclaw.json for gateway port and auth token. Data flows: audio → Groq cloud (STT), TTS text → Microsoft cloud (edge-tts), camera frames (base64) + text → OpenClaw gateway → your configured LLM provider (may be cloud — frames leave the machine if using a cloud LLM). Installs a persistent launchd service (optional). Trigger phrases: "video chat", "voice call", "call me", "视频一下", "语音", "打电话给我", "我要和你视频", "videochat-withme".

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 8 файлов · 4 скрипта тело ≈ 932 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Видеочат с ИИ в реальном времени, который проходит через вашего агента OpenClaw.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, отчётность по ходу

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
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
77
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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 · 2

  • высокая Опасные команды cmd-persistence scripts/setup.sh:214
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    launchctl load "$PLIST"
Средние и низкие: 1
  • средняя Опасные команды cmd-persistence scripts/setup.sh:155
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    PLIST="$HOME/Library/LaunchAgents/${PLIST_LABEL}.plist"
    строка в коде

Просканировано файлов: 8. 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 58/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 15, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 932 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -31 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 771 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.