SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC agent-see

Преобразуйте любой веб-сайт, SaaS-продукт или API в живую, обнаруживаемую, исполняемую агентом интеграцию. Используйте, когда пользователь просит "конвертировать веб-сайт", "превратить этот SaaS в плагин", "создать пакет агента", "сделать мой бизнес готовым к работе с агентами", "запустить", "развернуть сервер", "опубликовать файлы обнаружения", "подключиться к моей базе данных", "подключить реальные данные", "настроить обслуживание", "пересинхронизировать пакет", "упаковать как плагин", "проверить пакет", "сгенерировать артефакты запуска" или предоставляет URL или OpenAPI спецификацию для обработки. Также срабатывает проактивно после завершения любого этапа конвейера, чтобы направить пользователя к полному запуску.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert any website, SaaS product, or API into a live, discoverable, a…»

Convert any website, SaaS product, or API into a live, discoverable, agent-executable integration. Use when the user asks to "convert a website", "turn this SaaS into a plugin", "create an agent bundle", "make my business agent-ready", "go live", "deploy the server", "publish discovery files", "connect to my database", "wire up real data", "set up maintenance", "re-sync the bundle", "package as a plugin", "verify the bundle", "generate launch artifacts", or provides a URL or OpenAPI spec to process. Also triggers proactively after any pipeline step completes to guide the user toward full go-live.

ClawHub Agent Skills автор: Daniel Foo Jun Wei v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 7 692 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Преобразуйте любой веб-сайт, SaaS-продукт или API в живую, обнаруживаемую, исполняемую агентом интеграцию.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:487
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7692 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7692 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 152, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -223 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 14 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 603 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 76 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 152 пунктов
  • +4Есть примеры (25 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill has a coherent agent-integration purpose, but it can automatically install unpinned GitHub code and guide users into deployment, publishing, and backend credential workflows with broad triggers.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.