SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB gemini-ops

Управление жизненным циклом аутентификации Gemini WebAPI MCP на хосте Linux. Используйте для Gemini MCP (`gemini-webapi-mcp` через `mcporter`), когда файлы cookie часто истекают и требуется частое обновление аутентификации. Обрабатывает включение/выключение, обновление аутентификации, статус и дымовое тестирование. Триггеры: «Включи Gemini», «Выключи Gemini», «обнови куки Gemini», «проверь Gemini».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Operate Gemini WebAPI MCP authentication lifecycle on Linux host. Use…»

Operate Gemini WebAPI MCP authentication lifecycle on Linux host. Use for Gemini MCP (`gemini-webapi-mcp` via `mcporter`) when cookies expire frequently and auth must be refreshed often. Handles on/off, auth refresh, status, and smoke test. Triggers: "Включи Gemini", "Выключи Gemini", "обнови куки Gemini", "проверь Gemini".

ClawHub Agent Skills автор: Spiceman161 v1.0.0 5 файлов · 4 скрипта тело ≈ 548 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Управление жизненным циклом аутентификации Gemini WebAPI MCP на хосте Linux.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторИИ и агентытип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Входы и предусловия вес 11
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Operate Gemini WebAPI MCP authentication lifecycle on Linux host. … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 73/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 548 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 325 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill has a clear Gemini automation purpose, but it copies Google session cookies into local config and delegates core actions to unbundled scripts outside the reviewed package.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.