SKILLEMALL.ai

AC Smart Router

Интеллектуальный мультимодельный маршрутизатор — автоматически выбирает лучшую ИИ-модель на основе типа задачи (зрение, генерация изображений, генерация видео, аудио, рассуждение, код, общий чат) через любой совместимый с OpenAI API endpoint. Поддерживает более 35 моделей в 7 категориях с сокращениями @alias. Используйте, когда: пользователь отправляет изображение для анализа, запрашивает генерацию изображений/видео/аудио, нуждается в глубоких рассуждениях или математических доказательствах, хочет использовать конкретную модель или предваряет сообщение сокращением @alias (например, @gpt52, @o3, @sora, @imagen).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Intelligent multi-model router — automatically selects the best AI mod…»

Intelligent multi-model router — automatically selects the best AI model based on task type (vision, image generation, video generation, audio, reasoning, code, general chat) via any OpenAI-compatible API endpoint. Supports 35+ models across 7 categories with @alias shortcuts. Use when: user sends an image for analysis, requests image/video/audio generation, needs deep reasoning or math proofs, wants to use a specific model, or prefixes message with @alias (e.g. @gpt52, @o3, @sora, @imagen).

ClawHub Agent Skills автор: samstone908 v1.0.0 6 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 330 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Интеллектуальный мультимодельный маршрутизатор — автоматически выбирает лучшую ИИ-модель на основе типа задачи (зрение, генерация изображений, генерация…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентыМедиа и видеоРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "read_when"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 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: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Smart Router) не совпадает с папкой (smart-models)
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1330 токенов

    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 496 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill appears to be a normal AI model router, but users should understand that their prompts and generated media may go to the configured external provider.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.