SKILLEMALL.ai

BC adb-claw

Ваши глаза, руки и уши на Android. Видите экран (скриншот + индексированное дерево UI), взаимодействуете (касание, свайп, прокрутка, ввод текста, очистка поля), перемещаетесь по глубоким ссылкам (обход ограничений ввода текста CJK), ждете изменений состояния UI вместо опроса, отслеживаете текст UI в реальном времени через фреймворк доступности (работает во время воспроизведения видео), управляете полным жизненным циклом приложения (установка/удаление/очистка), управляете экраном (вкл/выкл/разблокировка/вращение), выполняете команды оболочки и передаете файлы. Оптимизировано для агентов: структурированный вывод JSON, таргетинг по индексированным элементам и профили приложений с готовыми глубокими ссылками и макетами для популярных приложений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Your eyes, hands, and ears on Android. See the screen (screenshot + in…»

Your eyes, hands, and ears on Android. See the screen (screenshot + indexed UI tree), interact (tap, swipe, scroll, type, clear-field), navigate via deep links (bypass CJK text input limits), wait for UI state changes instead of polling, monitor live UI text via accessibility framework (works during video playback), capture system audio (Android 11+, WAV stream for piping to ASR tools), manage full app lifecycle (install/uninstall/clear), control screen (on/off/unlock/rotation), run shell commands, and transfer files. Agent-optimized: structured JSON output, indexed element targeting, and App Profiles with pre-built deep links and layouts for popular apps.

ClawHub Agent Skills автор: 任嘉 v1.6.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 5 981 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Ваши глаза, руки и уши на Android.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураGitHubИнфраструктураИИ и агентыМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. 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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5981 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5981 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 61
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, 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: 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 664 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 51 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 61 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (38 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be an Android device-control skill, but its device-wide and privacy-sensitive powers need clearer activation and consent boundaries.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.