SKILLEMALL.ai
EN Войти

A perplexity-toolkit

Automate Perplexity AI search — batch, extract, aggregate, verify.

ClawHub Hermes автор: Ming Fang v1.0.0 MIT-0 38 файлов тело ≈ 316 токенов открыть источник ↗ проанализирован 16 ч назад

Automate Perplexity AI search — batch, extract, aggregate, verify.

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
A
90/100
Общая оценка
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «## When to Use».
  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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение description-long-hermes description 66 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • заметка dialect-hermes диалект Hermes: description ≤ 60 символов, «когда применять» в разделе "## When to Use", метаданные в metadata.hermes

Процессная зрелость 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 7
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 316 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 66: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill mostly works as a Perplexity research automation tool, but it also includes under-disclosed browser-session control, bot-detection evasion language, and account-history deletion capability.
LLM: suspicious (high) · 30 авг. 2026 г.