SKILLEMALL.ai
EN Войти

AF hifi-review

Объективная, отслеживаемая оценка HiFi-оборудования — излучателей (IEM/HP/TWS) и источников (DAC/amp/DAP) — в виде двуязычного вердикта с доказательной базой. Используйте для объективной оценки звука или A/B-тестирования: «客观评价这条耳机», «这个 DAC 素质如何», «$hifi-review». НЕ для рекомендаций по покупке, эквалайзера или акустических систем.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Objective, source-traceable evaluation of HiFi gear — transducers (IEM…»

Objective, source-traceable evaluation of HiFi gear — transducers (IEM/HP/TWS) and source gear (DAC/amp/DAP) — as a bilingual, evidence-traced verdict. Use for an objective sound assessment or A/B: "客观评价这条耳机", "这个 DAC 素质如何", "$hifi-review". NOT for buying recommendations, EQ, or speakers.

ClawHub Agent Skills автор: VincentJiang06 v1.0.2 MIT-0 38 файлов тело ≈ 1 022 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 13 ч назад

Объективная, отслеживаемая оценка HiFi-оборудования — излучателей (IEM/HP/TWS) и источников (DAC/amp/DAP) — в виде двуязычного вердикта с доказательной базой.

Как процесс F 39/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/*.json

АнализаторРазработкаФинансытип 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
39/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/*.json
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 38. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/*.json

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/*.json
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/*.json
  • 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
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1022 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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

  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 289 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 11)
  • +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a focused HiFi review skill with disclosed evidence-gathering and analysis scripts, and I found no hidden data access, persistence, credential use, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.