SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC whatpulse

Запрос статистики использования компьютера WhatPulse на естественном языке. Нажатия клавиш, активность мыши, время использования приложений, пропускная способность сети, отслеживание веб-сайтов, время безотказной работы и профили. Читает локальную базу данных SQLite WhatPulse в строго режиме только для чтения. Триггеры: "whatpulse", "нажатия клавиш", "расстояние мыши", "использование приложений", "время экрана", "пропускная способность", "статистика компьютера", "статистика набора текста"

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query WhatPulse computer usage statistics using natural language. Keys…»

Query WhatPulse computer usage statistics using natural language. Keystrokes, mouse activity, application screen time, network bandwidth, website tracking, uptime, and profiles. Reads the local WhatPulse SQLite database in strict read-only mode. Triggers: "whatpulse", "keystrokes", "mouse distance", "app usage", "screen time", "bandwidth", "computer stats", "typing stats"

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 2 535 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Запрос статистики использования компьютера WhatPulse на естественном языке.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск

АнализаторДанные и аналитикаРазработкатип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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.
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: 2. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (whatpulse) не совпадает с папкой (whatpulse-ai-agent-skill)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 41, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2535 токенов
  • 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 374 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.