SKILLEMALL.ai

AB url-manager

Кроссплатформенный сбор URL и управление знаниями с автоматической регистрацией агента. Используйте, когда пользователи говорят "сохранить/добавить в закладки/собрать/запомнить это", нуждаются в организации ссылок по категориям, обмене кураторскими коллекциями или создании структурированной базы знаний из веб-ресурсов. Поддерживает совместные общие категории, полнотекстовый поиск и доставку по волшебной ссылке пользователям.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Cross-platform URL collection & knowledge management with agent-first…»

Cross-platform URL collection & knowledge management with agent-first auto-registration. Use when users say "save/bookmark/collect/remember this", need to organize links into categories, share curated collections, or build a structured knowledge base from web resources. Supports collaborative shared categories, full-text search, and magic-link delivery to users.

ClawHub Agent Skills автор: Piccolo123 v2.6.4 MIT-0 3 файла тело ≈ 5 274 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 23 ч назад

Кроссплатформенный сбор URL и управление знаниями с автоматической регистрацией агента.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураGitHubDockerИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Входы и предусловия вес 11
30
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5274 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 32, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5274 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 40
  • 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: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (19 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • -224 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 364 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 47 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real URL manager, but it needs Review because normal use can silently create a hosted account, save credentials locally, upload user content, and rely on an unpinned GitHub fallback script.
LLM: suspicious (high) · 28 июл. 2026 г.