SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB tolstoy-mcp

Подключает OpenClaw к платформе видеоторговли Tolstoy через MCP. Создает виджеты, управляет медиафайлами, генерирует видео с помощью ИИ, ищет товары и публикует на Shopify/Instagram/TikTok. Используйте, когда пользователь хочет работать с Tolstoy, создавать видеовиджеты, управлять контентом электронной коммерции или интегрироваться с платформой Tolstoy.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Connect OpenClaw to Tolstoy's video commerce platform via MCP. Create…»

Connect OpenClaw to Tolstoy's video commerce platform via MCP. Create widgets, manage media, generate AI videos, search products, and publish to Shopify/Instagram/TikTok. Use when the user wants to work with Tolstoy, create video widgets, manage e-commerce content, or integrate with Tolstoy's platform.

ClawHub Agent Skills автор: russell-sketch v1.0.0 MIT-0 9 файлов · 1 скрипт тело ≈ 770 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Подключает OpenClaw к платформе видеоторговли Tolstoy через MCP.

Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ИнтеграцияShopifyМедиа и видеоИИ и агентыМаркетингтип 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
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
76/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
70
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 76/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 770 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 303 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill appears legitimate, but it gives a persistent remote Tolstoy MCP connection authority to manage and publish commerce content, so users should review it carefully before installing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.