SKILLEMALL.ai

B translateflow-api

AI-powered translation services using TranslateFlow API - translation, translate text, language conversion, multilingual translation, language translation, document translation, website translation, content localization, real-time translation, batch translation, professional translation, machine translation, neural translation, automatic translation, text translation, instant translation, multi-language support, localization services, international content, global content, cross-language communication, foreign language translation, language conversion tool, translation automation, and intelligent language processing for any text or content translation needs.

ClawHub Agent Skills автор: Jbennett111 v1.0.0 2 файла тело ≈ 2 696 токенов открыть источник ↗ проанализирован 32 ч назад
ИнтеграцияТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
B
85/100
Общая оценка
Безопасность 60%
95
Качество 40%
70
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
  2. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  3. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal SKILL.md:47
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    -H "X-API-Key: tf_f…321" \
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal SKILL.md:72
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    -H "X-API-Key: tf_f…321" \
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal SKILL.md:95
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    -H "X-API-Key: tf_f…321" \
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal SKILL.md:140
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    -H "X-API-Key: tf_f…321" \
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal SKILL.md:162
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    -H "X-API-Key: tf_f…321" \
    в кавычках

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессная зрелость 56/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2696 токенов
  • 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
  • -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 666 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 33 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (25 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This translation skill is coherent but should be reviewed because it broadly routes user text, documents, and signup email addresses to an external translation service without clear consent or privacy boundaries.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.