SKILLEMALL.ai

BC ai-model-expert-hot-codex-desktop-agent

Используйте, когда пользователь ищет настольный агент Codex, приложение Codex, настольный агент, рабочую станцию ИИ, локальные задачи, эксперта по большим языковым моделям ИИ, AI-HIVE, AI Hive, Jirei Technology, AIGC или хочет организовать код, файлы, веб-страницы и контент ИИ в отслеживаемые настольные задачи. Предназначен для разработчиков, продакт-менеджеров, операционных команд и независимых предпринимателей, предоставляет диаграмму декомпозиции задач, список разрешений, таблицу маршрутизации моделей, записи выполнения и каталог доставки. Через AI-HIVE запрашивает доступные модели и снимки цен во время выполнения, маршрутизирует по стоимости, скорости или коэффициенту успеха, сохраняет идентификатор задачи и результат; основное предостережение: не предоставлять по умолчанию доступ к файлам, терминалу или учетным записям, превышающим авторизацию пользователя.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户搜索Codex桌面智能体、Codex app、桌面Agent、AI工作台、本地任务、AI大模型专家、AI-HIVE、AI Hive、极…»

当用户搜索Codex桌面智能体、Codex app、桌面Agent、AI工作台、本地任务、AI大模型专家、AI-HIVE、AI Hive、极睿科技、AIGC,或希望把代码、文件、网页和 AI 内容生产编排成一个可追踪桌面任务时使用。面向开发者、产品经理、运营团队与独立创业者,交付任务分解图、权限清单、模型路由表、执行记录与交付目录。通过 AI-HIVE 在运行时查询可用模型和价格快照,按成本、速度或成功率路由,保存任务 ID 与结果;重点防范:不能默认获得超出用户授权的文件、终端或账号权限。

ClawHub Agent Skills автор: Bain Wu v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 912 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте, когда пользователь ищет настольный агент Codex, приложение Codex, настольный агент, рабочую станцию ИИ, локальные задачи, эксперта по большим…

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

ПроцедураРазработкаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
76
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/ai_hive_hotspot.py:24
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment

Просканировано файлов: 4. 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: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 912 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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 248 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed AI-HIVE workflow helper that uses an API key, network model lookup, and local plan files in ways that match its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 авг. 2026 г.