BD emoPAD-universe
emoPAD Universe - Emotion Universe Skill Помогает пользователям находить эмоции в системе координат PAD (Удовольствие-Возбуждение-Доминирование) и предоставляет функцию emoNebula: непрерывный мониторинг эмоций PAD в реальном времени с всплывающим окном, отображающим диаграмму эмоций nebula каждые 5 минут. ## Кроссплатформенная поддержка Поддерживает операционные системы Linux и Windows: - **Linux**: Использует eog (Eye of GNOME) для отображения окон изображений - **Windows**: Использует стандартный просмотрщик изображений системы для отображения ## Автозапуск После установки этого навыка служба emoPAD и emoNebula запускаются автоматически, без ручного вмешательства. ## Поддерживаемое оборудование - ЭЭГ: KSEEG102 (Bluetooth BLE) - ППГ: Датчик Cheez PPG (последовательный) - КГР: Sichiray GSR V2 (последовательный) Теоретически, аналогичные устройства также должны работать. Будущие версии будут постепенно добавлять поддержку основных брендов, включая: - Устройства ЭЭГ серии Muse - Устройства ЭЭГ Emotiv - Умное кольцо Oura Ring - Умный браслет Whoop - Другие основные устройства ЭЭГ и носимые устройства ## Установка зависимостей Зависимости будут проверены и установлены автоматически при установке навыка, ручное вмешательство не требуется. ## Использование - `openclaw emopad status` - Получить текущий статус PAD - `openclaw emopad snapshot` - Вручную сгенерировать диаграмму эмоций nebula - `openclaw emopad stop` - Остановить службу - `openclaw emopad start` - Перезапустить службу ## Важные замечания **О расчете Emotion PAD**: В настоящее время основан на эвристических методах, отображающих отношения, обобщенные из обширной литературы. Этот метод временно не может отражать индивидуальные различия. Будущие версии представят модули персонализированной калибровки для достижения истинного персонализированного распознавания эмоций.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«emoPAD Universe - Emotion Universe Skill Helps users locate emotions…»
emoPAD Universe - Emotion Universe Skill Helps users locate emotions in the PAD (Pleasure-Arousal-Dominance) coordinate system, and provides emoNebula feature: continuous real-time emotion PAD monitoring, with a popup window displaying the emotion nebula chart every 5 minutes. ## Cross-Platform Support Supports Linux and Windows operating systems: - **Linux**: Uses eog (Eye of GNOME) to display image windows - **Windows**: Uses the system default image viewer to display ## Auto-Start After installing this skill, the emoPAD service and emoNebula will start automatically, no manual operation needed. ## Supported Hardware - EEG: KSEEG102 (Bluetooth BLE) - PPG: Cheez PPG Sensor (Serial) - GSR: Sichiray GSR V2 (Serial) Theoretically, similar devices should also work. Future versions will gradually add support for mainstream brands, including: - Muse series EEG devices - Emotiv EEG devices - Oura Ring smart ring - Whoop smart wristband - Other mainstream EEG devices and wearable devices ## Dependency Installation Dependencies will be checked and installed automatically when installing the skill, no manual operation needed. ## Usage - `openclaw emopad status` - Get current PAD status - `openclaw emopad snapshot` - Manually generate emotion nebula chart - `openclaw emopad stop` - Stop service - `openclaw emopad start` - Restart service ## Important Notes **About Emotion PAD Calculation**: Currently based on heuristic methods, mapping relationships summarized from extensive literature. This method temporarily cannot reflect individual differences. Future versions will introduce personalized calibration training modules to truly achieve personalized emotion recognition.
emoPAD Universe - Emotion Universe Skill Помогает пользователям находить эмоции в системе координат PAD (Удовольствие-Возбуждение-Доминирование) и…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
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.
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
- Сократите description до 1024 символов.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Опасные команды
cmd-eval-dynamicemopad_cli.py:211Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного вводаos.system(f"xdg-open {output_path} &")
Просканировано файлов: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1703 символов, лимит 1024 - предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - заметка
description-budgetdescription занимает 1703 из общего бюджета ~15000 символов на все скиллы
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 27
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 854 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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)
- +3Длина description 1702: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 46.