SKILLEMALL.ai

BC glkvm

Удаленное управление целевым хостом через HTTP API GLKVM IP-KVM — ввод с клавиатуры/мыши, снимки экрана и OCR, управление физическими кнопками Fingerbot и управление питанием ATX. Также управляет самим устройством GLKVM (перезагрузка, обновление прошивки) и его виртуальным хранилищем MSD (удаленная загрузка и монтирование ISO). Сетевой доступ использует HTTPS с отключенной проверкой сертификата.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Remotely control a target host through the GLKVM IP-KVM HTTP API - key…»

Remotely control a target host through the GLKVM IP-KVM HTTP API - keyboard/mouse input, screenshots and OCR, Fingerbot physical button control, and ATX power management. Also manages the GLKVM device itself (reboot, firmware upgrade) and its virtual MSD storage (remote ISO download and mounting). Network access uses HTTPS with certificate verification disabled.

ClawHub Agent Skills автор: minmie v1.2.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 6 527 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Удаленное управление целевым хостом через HTTP API GLKVM IP-KVM — ввод с клавиатуры/мыши, снимки экрана и OCR, управление физическими кнопками Fingerbot и…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 2. 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 ≈ 6527 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 28, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6527 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 43, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • 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

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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 364 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 39 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +4Есть примеры (36 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a clearly disclosed GLKVM remote-administration guide with powerful but purpose-aligned controls and explicit cautions for disruptive actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 авг. 2026 г.