SKILLEMALL.ai

BC s2-indoor-air-adapter

Универсальный адаптер для воздуха в помещении S2-SP-OS. Особенности: обнаружение радара LAN UDP, агрегированное сканирование MQTT/HTTP, пространственная воксельная обертка S2 (Memzero) и возможности автономной связи подсознания. S2-SP-OS Универсальный адаптер для воздуха в помещении. Обладает активным обнаружением радара UDP в локальной сети, агрегированным сканированием MQTT/HTTP, пространственной воксельной оберткой S2 (Memzero) и возможностями автономной связи подсознания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«S2-SP-OS Universal Indoor Air Adapter. Features LAN UDP active radar d…»

S2-SP-OS Universal Indoor Air Adapter. Features LAN UDP active radar discovery, MQTT/HTTP aggregated sniffing, S2 spatial voxel wrapping (Memzero), and offline subconscious linkage capabilities.S2-SP-OS 室内空气万能接入器。具备局域网 UDP 主动雷达发现、MQTT/HTTP 聚合嗅探、S2 空间网格化封装 (Memzero) 及离线潜意识联动功能。

ClawHub Agent Skills автор: MilesXiang v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 459 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Универсальный адаптер для воздуха в помещении S2-SP-OS.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

  • 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
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 4
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 459 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 277 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 3 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed local air-sensor discovery prototype, but users should treat it as experimental and verify before using it on a real network or for home automation.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.