SKILLEMALL.ai

AD drpy-source-creator

Инструмент для создания и отладки видеоисточников drpy. Используйте этот навык, когда пользователь хочет создавать, изменять или отлаживать видеоисточники drpy (для таких плееров, как TVBox, HaiKuoShijie, ZYPlayer и т. д.). Включает настройку атрибутов источника drpy, наследование шаблонов, написание регулярных выражений, настройку локального прокси, поддержку различных типов источников (фильмы/аудиокниги/манга/романы).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«drpy视频源创建与调试技能。当用户需要创建、修改、调试drpy视频源(用于TVBox、海阔视界、ZYPlayer等播放器)时使用此技能。包…»

drpy视频源创建与调试技能。当用户需要创建、修改、调试drpy视频源(用于TVBox、海阔视界、ZYPlayer等播放器)时使用此技能。包括drpy源属性配置、模板继承、正则表达式编写、本地代理设置、不同类型源(影视/听书/漫画/小说)支持。

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 14 файлов тело ≈ 3 009 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 19 ч назад

Инструмент для создания и отладки видеоисточников drpy.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
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.
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: 14. 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 48/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 50
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3009 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 17. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 122 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 55 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
  • +4Есть примеры (32 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.