SKILLEMALL.ai

BC model-routing-tool-pro

Подходит для сценариев разработки, требующих инструмента маршрутизации моделей, предоставляя стандартные процедуры и инструкции по настройке. Этот инструмент был глубоко оптимизирован на основе отзывов пользователей, повышая его практичность. Используется для независимых разработчиков, корпоративных команд и сценариев автоматизации рабочих процессов, предоставляя структурированный вывод и механизмы обработки ошибок, поддерживая китайский язык и готовый к использованию. Используется, когда требуется повысить эффективность, автоматизировать процессы, выполнять пакетную обработку, оптимизировать рабочие процессы. Не подходит для задач, требующих ручной творческой оценки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«|-. 适合需要model routing tool相关能力的开发场景,提供规范流程和配置说明. 该工具基于用户反馈进行了深度优化,提升了可…»

|-. 适合需要model routing tool相关能力的开发场景,提供规范流程和配置说明. 该工具基于用户反馈进行了深度优化,提升了可操作性。Use。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景,提供结构化输出与错误处理机制,支持中文交互,即开即用。Use when 需要提升效率、自动化流程、批量处理、工作流优化时使用。不适用于需要人工创意判断的任务。

ClawHub Hermes автор: 天轰穿 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 710 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Подходит для сценариев разработки, требующих инструмента маршрутизации моделей, предоставляя стандартные процедуры и инструкции по настройке.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 2. 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: Map keys must be unique at line 27, column 1: category: Automation homepage: "" ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-long-hermes description 180 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "edition"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing_tier"

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 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
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2710 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 180 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 47 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is not overtly malicious, but it asks for broad read/write/command authority and API credentials while its operating scope and safeguards are too loosely defined.
LLM: suspicious (high) · 20 авг. 2026 г.