SKILLEMALL.ai

AC google-meet

Google Meet: Создание и управление конференц-залами Google Meet. Просмотр истории конференций, включая участников и время подключения/отключения. Используйте, когда агенту нужен Google Meet, коннектор Google Meet, создание конференц-залов по запросу, получение деталей встречи и статуса активной конференции, обновление настроек доступа к встрече, завершение активных конференций, создание пространства, настройка через вызовы удаленных инструментов, размещенных AgentPMT. Термины для поиска: google meet, google meet connector, create meeting spaces on demand.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Google Meet: Create and manage Google Meet meeting spaces. View confer…»

Google Meet: Create and manage Google Meet meeting spaces. View conference history including participants and join/leave times. Use when an agent needs google meet, google meet connector, create meeting spaces on demand, get meeting details and active conference status, update meeting access settings, end active conferences, create space, config through AgentPMT-hosted remote tool calls. Discovery terms: google meet, google meet connector, create meeting spaces on demand.

ClawHub Agent Skills автор: AgentPMT v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 5 008 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Google Meet: Создание и управление конференц-залами Google Meet.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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 body-long тело SKILL.md ≈ 5008 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 21, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5008 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 108, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 476 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 108 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (25 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Google Meet connector skill, but users should treat meeting transcripts, recordings, attendance data, and ending live calls as sensitive actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 июн. 2026 г.