SKILLEMALL.ai

AD agent-desktop

Автоматизация рабочего стола с помощью нативных деревьев доступности ОС через CLI agent-desktop. Используйте, когда ИИ-агенту нужно наблюдать, взаимодействовать или автоматизировать настольные приложения (нажимать кнопки, заполнять формы, перемещаться по меню, читать состояние пользовательского интерфейса, переключать флажки, прокручивать, перетаскивать, вводить текст, делать снимки экрана, управлять окнами, использовать буфер обмена). Охватывает 54 команды для наблюдения, взаимодействия, клавиатуры/мыши, жизненного цикла приложений, буфера обмена и ожидания. Активируется: «click button» (нажать кнопку), «fill form» (заполнить форму), «open app» (открыть приложение), «read UI» (прочитать пользовательский интерфейс), «automate desktop» (автоматизировать рабочий стол), «accessibility tree» (дерево доступности), «snapshot app» (сделать снимок приложения), «type into field» (ввести текст в поле), «navigate menu» (перейти по меню), «toggle checkbox» (переключить флажок), «take screenshot» (сделать снимок экрана), «desktop automation» (автоматизация рабочего стола), «agent-desktop» (agent-desktop) или любая задача взаимодействия с графическим интерфейсом рабочего стола. Поддерживает macOS (Фаза 1), планируются Windows и Linux.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Desktop automation via native OS accessibility trees using the agent-d…»

Desktop automation via native OS accessibility trees using the agent-desktop CLI. Use when an AI agent needs to observe, interact with, or automate desktop applications (click buttons, fill forms, navigate menus, read UI state, toggle checkboxes, scroll, drag, type text, take screenshots, manage windows, use clipboard). Covers 54 commands across observation, interaction, keyboard/mouse, app lifecycle, clipboard, and wait. Triggers on: "click button", "fill form", "open app", "read UI", "automate desktop", "accessibility tree", "snapshot app", "type into field", "navigate menu", "toggle checkbox", "take screenshot", "desktop automation", "agent-desktop", or any desktop GUI interaction task. Supports macOS (Phase 1), with Windows and Linux planned.

ClawHub Agent Skills автор: 迩康 v1.0.0 9 файлов тело ≈ 2 186 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматизация рабочего стола с помощью нативных деревьев доступности ОС через CLI agent-desktop.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
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

    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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requirements"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (agent-desktop) не совпадает с папкой (aoto)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 15, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2186 токенов

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 13 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 756 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is transparent about being a desktop automation tool, but it gives an agent broad control over local apps without enough safety scoping.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.