SKILLEMALL.ai

AC gemini-cli

Используйте локальный Gemini CLI для одноразовых запросов, структурированного вывода JSON, исследований с помощью оболочки и делегированных рабочих процессов ИИ-ИИ на этом хосте Linux. Используйте, когда вы хотите напрямую вызвать установленную команду `gemini` через `exec`, проверить доступность/аутентификацию Gemini CLI, выполнять быстрые вторичные мнения модели, генерировать или улучшать код/контент через Gemini, или оркестрировать итеративную локальную работу, где OpenClaw обрабатывает файлы/оболочку, а Gemini предоставляет вывод другой модели.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use the local Gemini CLI for one-shot prompts, structured JSON output,…»

Use the local Gemini CLI for one-shot prompts, structured JSON output, shell-assisted research, and delegated AI-to-AI workflows on this Linux host. Use when you want to call the installed `gemini` command directly via `exec`, verify Gemini CLI availability/auth, run fast secondary model opinions, generate or refine code/content through Gemini, or orchestrate iterative local work where OpenClaw handles files/shell while Gemini provides another model's output.

ClawHub Agent Skills автор: hiromps v1.0.1 MIT-0 4 файла · 2 скрипта тело ≈ 1 979 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте локальный Gemini CLI для одноразовых запросов, структурированного вывода JSON, исследований с помощью оболочки и делегированных рабочих процессов…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияРазработкаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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

    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: 4. 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 57/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (gemini-cli) не совпадает с папкой (openclaw-gemini-cli)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 63
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 12, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1979 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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 463 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 29 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a transparent helper for using the local Gemini CLI, with the main risk being that file-review commands send chosen file contents to Gemini.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.