SKILLEMALL.ai

AC local-file-organizer

Локальный организатор файлов — автоматическая классификация, переименование и архивирование локальных файлов. Используйте этот навык в следующих случаях: (1) Необходимо автоматически упорядочить локальные каталоги (папку загрузок, рабочий стол, архив проектов и т. д.) (2) Необходимо классифицировать по типу файлов (документы/изображения/видео/аудио/архивы/код) (3) Необходимо обнаруживать и удалять дубликаты файлов (4) Необходимо пакетно переименовывать файлы, унифицируя формат именования (5) Пользователь упоминает "упорядочить файлы", "классифицировать файлы", "автоматически архивировать", "переименовать файлы", "удалить дубликаты", "управление файлами", "организация рабочего стола", "классификация фотографий", "архивирование документов", "организация папок"

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«本地文件整理虾 — 自动分类、重命名并归档本地文件。 当以下情况时使用此 Skill: (1) 需要自动整理本地目录(下载文件夹、桌面、项…»

本地文件整理虾 — 自动分类、重命名并归档本地文件。 当以下情况时使用此 Skill: (1) 需要自动整理本地目录(下载文件夹、桌面、项目归档等) (2) 需要按文件类型分类(文档/图片/视频/音频/压缩包/代码) (3) 需要检测并清理重复文件 (4) 需要批量重命名文件,统一命名格式 (5) 用户提到"整理文件"、"文件分类"、"自动归档"、"重命名文件"、"清理重复"、"文件管理"、"桌面整理"、"照片分类"、"文档归档"、"文件夹整理"

ClawHub Agent Skills автор: Ricky v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 311 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Локальный организатор файлов — автоматическая классификация, переименование и архивирование локальных файлов.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/naming-conventions.md:16
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)
    | 截图 | `Screenshot_YYYY-MM-DD_HHMMSS` | `Scre…000` |
    таблица

Просканировано файлов: 6. 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 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 311 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 226 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local file organizer that can move files and write local reports, so it needs careful use but does not show hidden, deceptive, or malicious behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.