SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD ezviz-device-config

Навык настройки устройств EZVIZ. Поддерживает 9 API для настройки устройств, включая постановку/снятие с охраны, маскировку объектива, круглосуточную запись, чувствительность детектора движения и т. д. Используйте, когда: требуется удаленно настроить параметры устройств EZVIZ, изменить статус постановки/снятия с охраны, отрегулировать переключатели функций устройства. ⚠️ Требования безопасности: необходимо установить переменные среды EZVIZ_APP_KEY и EZVIZ_APP_SECRET, использовать учетные данные с минимальными привилегиями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«萤石设备配置技能。支持 9 个设备配置 API，包括布防/撤防、镜头遮蔽、全天录像、移动侦测灵敏度等。 Use when: 需要远程配置萤石…»

萤石设备配置技能。支持 9 个设备配置 API，包括布防/撤防、镜头遮蔽、全天录像、移动侦测灵敏度等。 Use when: 需要远程配置萤石设备参数、修改设备布防状态、调整设备功能开关。 ⚠️ 安全要求：必须设置 EZVIZ_APP_KEY 和 EZVIZ_APP_SECRET 环境变量，使用最小权限凭证。

ClawHub Agent Skills автор: EzvizOpenTeam v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 3 653 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Навык настройки устройств EZVIZ.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип 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
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:538
      Чтение файла .env
      source .env

    Просканировано файлов: 5. 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 49/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ezviz-device-config) не совпадает с папкой (ezviz-open-camera-config)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 100
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3653 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 18. 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
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • -268 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 155 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 43 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 100 пунктов
    • +4Есть примеры (22 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill performs the camera-configuration actions it advertises, but users should treat its credentials and cached access tokens carefully.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.