SKILLEMALL.ai

AC gog-dormant-cleanup

Находит установленные игры GOG, в которые не играли более 30 дней, отправляет сводный отчет по электронной почте и добавляет каждую игру в Apple Reminders в качестве напоминания об очистке. Используйте, когда: пользователь хочет очистить свою библиотеку GOG, найти неактивные/неиспользуемые игры, получить напоминание о неигранных играх или автоматизировать рабочий процесс очистки игр. Триггеры: 'dormant games', 'GOG cleanup', 'unplayed games', 'game cleanup reminder', 'clean up my library'.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Find installed GOG games not played in 30+ days, email a summary repor…»

Find installed GOG games not played in 30+ days, email a summary report, and add each game to Apple Reminders as a cleanup nudge. Use when: user wants to clean up their GOG library, find dormant/unused games, get reminded about unplayed games, or automate a gaming cleanup workflow. Triggers: 'dormant games', 'GOG cleanup', 'unplayed games', 'game cleanup reminder', 'clean up my library'.

ClawHub Agent Skills автор: terrycarter1985 v1.0.0 MIT-0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 441 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Находит установленные игры GOG, в которые не играли более 30 дней, отправляет сводный отчет по электронной почте и добавляет каждую игру в Apple Reminders в…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураДанные и аналитикаИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 441 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 390 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill appears useful for GOG library cleanup, but it may send an email and create Apple Reminders from broadly worded triggers without clear user confirmation.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.