SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB electron

Автоматизировать настольные приложения Electron (VS Code, Slack, Discord, Figma, Notion, Spotify и т. д.) с помощью agent-browser через Chrome DevTools Protocol. Используйте, когда пользователю нужно взаимодействовать с приложением Electron, автоматизировать настольное приложение, подключиться к работающему приложению, управлять нативным приложением или тестировать приложение Electron. Триггеры включают «автоматизировать приложение Slack», «управлять VS Code», «взаимодействовать с приложением Discord», «тестировать это приложение Electron», «подключиться к настольному приложению» или любую задачу, требующую автоматизации нативного приложения Electron.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automate Electron desktop apps (VS Code, Slack, Discord, Figma, Notion…»

Automate Electron desktop apps (VS Code, Slack, Discord, Figma, Notion, Spotify, etc.) using agent-browser via Chrome DevTools Protocol. Use when the user needs to interact with an Electron app, automate a desktop app, connect to a running app, control a native app, or test an Electron application. Triggers include "automate Slack app", "control VS Code", "interact with Discord app", "test this Electron app", "connect to desktop app", or any task requiring automation of a native Electron application.

ClawHub Agent Skills автор: daxiangnaoyang v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 557 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Автоматизировать настольные приложения Electron (VS Code, Slack, Discord, Figma, Notion, Spotify и т.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияNotionSlackDiscordVS CodeРазработкаИИ 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (electron) не совпадает с папкой (daxiang-electron)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1557 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

    • +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
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 505 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is for legitimate Electron app automation, but it gives broad control and data-capture access to sensitive desktop apps without enough user-safety boundaries.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.