SKILLEMALL.ai

B semantic-cache

Semantic cache for LLM API calls using Redis. Caches responses by meaning, not exact match. Activate when the user wants to cache AI responses, reduce API costs, speed up repeated queries, or add semantic caching to any workflow. Use this skill to check cache before making expensive LLM calls and store results for future similar queries.

ClawHub Agent Skills автор: rylinjames v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 595 токенов открыть источник ↗ проанализирован 18 ч назад
ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
B
89/100
Общая оценка
Безопасность 60%
95
Качество 40%
81
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  2. 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-high-entropy-token package-lock.json:68
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…9c8+Zse2…TOt+g==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:96
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…ibj+tODHI5/+l06Au2Pcriv/Gmet…weg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:108
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…8fQ+wE2m…hIQ==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:120
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…9dM/mwVgvbZJaSNaRk+bshk…Kbz+IoId…W0Q==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:148
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…SDq+2kAA…MOe/+5cdoEdg==",
    детектор

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

✓ Lint: замечаний нет

Процессная зрелость 52/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 595 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 339 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it advertises: it uses OpenAI and Redis to cache LLM prompts and responses, with operational privacy and deletion cautions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.