SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF jami

Совершайте автоматические звонки через Jami (GNU Ring). Используйте для легких VoIP-звонков, обмена сообщениями и одноранговой связи без инфраструктуры.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Make automated calls via Jami (GNU Ring). Use for light VoIP calling,…»

Make automated calls via Jami (GNU Ring). Use for light VoIP calling, messaging, and peer-to-peer communication without infrastructure.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 4 файла · 3 скрипта тело ≈ 933 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Совершайте автоматические звонки через Jami (GNU Ring).

Как процесс F 28/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/jami_api.md, assets/jami_ids.txt

ГенераторИнфраструктуратип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/jami_api.md, assets/jami_ids.txt
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: skill-library-mcp, skill-library-mcp

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/jami_api.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/jami_ids.txt

Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/jami_api.md, assets/jami_ids.txt
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/jami_api.md, assets/jami_ids.txt
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (jami) не совпадает с папкой (jami-skill)
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 933 токенов

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
  • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 135 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)

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